Oracle Analytics Cloudのご紹介(2025年4月版) ～ 次世代Analytics and Business Intelligenceプラットフォーム ～

Oracle Analytics CloudはセルフサービスBIからエンタープライズBI、そして、拡張分析(システム組み込み型のAI/機械学習テクノロジーの活用した分析)を搭載した包括的なデータ分析クラウドサービスです。
本資料では、Oracle Analytics Cloudのサービス概要や各種機能、様々な導入事例などをご紹介しています。

ご参考) Oracle Analytics Cloud ～ エンジニア・ブログ from Qiita ～
エンジニア・ブログ① https://qiita.com/tyo38
エンジニア・ブログ② https://qiita.com/tni38

Transcript

1. Oracle Analytics Cloudのご紹介 ～ 次世代Analytics and Business Intelligenceプラットフォーム ～ 2025年4月 日本オラクル株式会社
2. 以下の事項は、弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものです。また、 情報提供を唯一の目的とするものであり、いかなる契約にも組み込むことはできません。以 下の事項は、マテリアルやコード、機能を提供することを確約するものではないため、購買 決定を行う際の判断材料になさらないで下さい。 オラクル製品に関して記載されている機能の開発、リリース、時期及び価格については、弊 社の裁量により決定され、変更される可能性があります。 Safe harbor statement 2 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
3. アジェンダ 3 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ① サービス概要 ② セルフサービスBI(Professionalエディション) ③ エンタープライズBI(Enterpriseエディション) ④ 導入事例 ～ 抱えていた課題とそのソリューション事例 ～ ⑤ オラクルのデータ分析基盤 ～ その優位性について ～ ⑥ Oracle Analytics Cloud ～ ライセンス情報 ～ ⑦ Appendix①) 導入事例一覧 Appendix②) 良質なデータ分析を実現するためには ～ Oracle Modern Data Platform ～ Appendix③) リソース情報
4. アジェンダ 4 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ① サービス概要 ② セルフサービスBI(Professionalエディション) ③ エンタープライズBI(Enterpriseエディション) ④ 導入事例 ～ 抱えていた課題とそのソリューション事例 ～ ⑤ オラクルのデータ分析基盤 ～ その優位性について ～ ⑥ Oracle Analytics Cloud ～ ライセンス情報 ～ ⑦ Appendix①) 導入事例一覧 Appendix②) 良質なデータ分析を実現するためには ～ Oracle Modern Data Platform ～ Appendix③) リソース情報
5. 1992年 (旧Hyperion社) OLAP Cube初出荷 Oracle Exalytics(BI専用H/W) Oracle Business Intelligence 10g Oracle Business Intelligence 11g Oracle Business Intelligence 12c Oracle Analytics Cloud Oracle Analytics Server Oracle Analytics Cloud 30年以上にわたる積極的な開発投資と販売 5 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ⚫ 包括的なAnalytics and Business Intelligenceプラットフォーム • 業務担当者に求められるセルフサービスBI • マネジメント層に求められるエンタープライズBI ⚫ AI/機械学習テクノロジーの活用 • システム組み込み型のAI/機械学習テクノロジーの活用(拡張分析機能) • Oracle Analytics Cloudがユーザーに代わってデータを可視化・分析 ⚫ データの利活用を促進する基盤 • お客様のビジネス構造に合わせたデータのモデル化(セマンティック・モデル) • Oracle Autonomous Databaseとの連携による 運用管理のスマート化とハイパフォーマンス
6. 業界アナリストの評価 IDC: Oracle Analytics is a leader in U.S. Business Intelligence and Analytics 6 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle Analytics Blog: IDC: Oracle Analytics is a leader in U.S. Business Intelligence and Analytics https://blogs.oracle.com/analytics/post/idc-oracle-analytics-leader-in-us-business-intelligence-and-analytics-marketscape
7. Oracle Analytics Cloud ～ サービス概要 ～ 7 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates セルフサービス BI エンタープライズ BI Oracle Analytics Cloud 業務担当者に求められるセルフサービスBIから マネジメント層に求められるエンタープライズBIまでカバーした 包括的なAnalytics and Business Intelligenceプラットフォーム
8. Oracle Analytics Cloud ～ サービス概要 ～ 8 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates エンタープライズBI セルフサービスBI セルフサービス BI エンタープライズ BI 主な活用者 業務担当者など 活用イメージ IT部門を頼らずに業務担当者自ら データを準備・加工および可視化・分析 主な活用者 マネジメント層など 活用イメージ ビジネスの状況を素早く直感的に把握可能な 「ダッシュボード」や「レポーティング」の活用
9. Oracle Analytics Cloud ～ サービス概要(データ・マネジメントの視点) ～ 9 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ① 収集 ③ 可視化・分析およびインサイトの獲得 ② 蓄積 ④ 意思決定 セルフサービスBI 業務担当者などに求められるセルフサービスBI ⚫ ユーザーフレンドリーな直感的な操作性 ⚫ データの準備・加工および可視化・分析 ⚫ AI/機械学習テクノロジーの活用 • システム組み込み型のAI/機械学習テクノロジーの活用(拡張分析機能) • Oracle Analytics Cloudがユーザーに代わってデータを可視化・分析 エンタープライズBI マネジメント層などに求められるエンタープライズBI ⚫ ビジネスの状況を素早く直感的に把握可能な「ダッシュボード」 ⚫ メールやダッシュボードなど複数チャネルを介した「警告配信」 ⚫ エンタープライズ・レポーティングツール ⚫ Webブラウザベースの自由分析・検索機能 ⚫ Office連携 データウェアハウス (DWH) Office連携 ノートPC モバイル 各種データ
10. Oracle Analytics Cloud ～ サービス概要(データ・マネジメントの視点) ～ 10 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ① 収集 ③ 可視化・分析およびインサイトの獲得 ② 蓄積 ④ 意思決定 セルフサービスBI 業務担当者などに求められるセルフサービスBI ⚫ ユーザーフレンドリーな直感的な操作性 ⚫ データの準備・加工および可視化・分析 ⚫ AI/機械学習テクノロジーの活用 • システム組み込み型のAI/機械学習テクノロジーの活用(拡張分析機能) • Oracle Analytics Cloudがユーザーに代わってデータを可視化・分析 エンタープライズBI マネジメント層などに求められるエンタープライズBI ⚫ ビジネスの状況を素早く直感的に把握可能な「ダッシュボード」 ⚫ メールやダッシュボードなど複数チャネルを介した「警告配信」 ⚫ エンタープライズ・レポーティングツール ⚫ Webブラウザベースの自由分析・検索機能 ⚫ Office連携 データウェアハウス (DWH) Office連携 ノートPC モバイル 各種データ Professional エディション Enterprise エディション ※ EnterpriseエディションはProfessionalエディションの機能を含む
11. Oracle Analytics Cloud ～ 主な機能 ～ 11 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle Analytics Publisher Oracle Smart View for Office Oracle Analytics Mobile Professional Enterprise Enterpriseのみ Oracle Analytics Answers エンタープライズ・レポーティングツール 高度にフォーマットされた様々なタイプのドキュメントを自動生成 および配信 複数の宛先へ定期配信することも可能 Officeアドインツール 使い慣れたOffice製品(Excelなど)からOracle Analytics Cloud にアクセス 既存レポートの参照・編集、新規レポートの作成が可能 Webブラウザベースの自由分析・検索機能 非定型なニーズに対する分析・検索レポートを作成 豊富なコンポーネントで様々な分析・検索が可能 Oracle Analytics Delivers Data Visualization Oracle Analytics Interactive Dashboards 多彩な表現力でビジネスの状況を素早く直感的に把握 条件付書式(KPI)など様々な情報を効果的に提供 アクセスした担当者のロールを判別してパーソナライズされた ダッシュボードの提供 メールやダッシュボードなど複数チャネルを介したプッシュ型の 情報発信機能 しきい値設定により計画値との乖離や異常値を検知して ビジネスの変化を素早くキャッチ データの可視化 • 50種類以上の豊富なチャート ユーザーフレンドリーな直感的な操作性 データの準備・加工 • 50種類以上の豊富なデータソース接続 • データセットの結合や加工処理をフロー形式で提供 AI/機械学習テクノロジーの活用 • システム組み込み型のAI/機械学習テクノロジーの活用 (拡張分析機能) • Oracle Analytics Cloudがユーザーに代わってデータを 可視化・分析 レポーティング Office連携 モバイルアプリ 自由分析 警告配信 セルフサービス ダッシュボード iOS/Android対応のモバイルアプリ 移動中や外出先からでも手軽に素早くOracle Analytics Cloud にアクセス
12. Oracle Analytics Cloud ～ 企業内における活用シーン ～ Oracle Analytics Cloudは企業内における様々なシーンで活用可能 12 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates マネジメント層 本部スタッフ オペレーション 業務部門 業務担当者 セルフサービス セルフサービス モバイルアプリ モバイルアプリ ダッシュボード レポーティング 自由分析 Office連携 Enterpriseのみ Professional Enterprise モバイルアプリ マネジメント層向けダッシュボード ⚫ 全社ビジネス状況の見える化 ⚫ 各事業領域における進捗確認 • 経営ダッシュボード • セグメントKPI • 簡易分析 パワーユーザーによる自由分析 ⚫ 各事業領域における詳細分析 ⚫ 定型・不定型レポートの作成 • 自由分析 • 詳細分析 • レポーティング • 不定型レポート(Excel) 業務ダッシュボード ⚫ 業務状況の見える化 ⚫ 各業務領域における進捗確認 • 業務ダッシュボード • 業務KPI • 自由分析 • 詳細分析 業務分析によるインサイトの獲得 ⚫ 業務状況の見える化 ⚫ 各業務領域における進捗確認 ⚫ 業務分析・インサイトの獲得 • 業務ダッシュボード • 業務KPI • 自由分析 • 詳細分析 ダッシュボード レポーティング 自由分析 Office連携 ダッシュボード レポーティング 自由分析 Office連携 ダッシュボード 警告配信 レポーティング 例) 経営ダッシュボード 例) 業務ダッシュボード 例) 各業務領域における詳細分析 例) 各事業領域における詳細分析 セルフサービス モバイルアプリ
13. アジェンダ 13 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ① サービス概要 ② セルフサービスBI(Professionalエディション) ③ エンタープライズBI(Enterpriseエディション) ④ 導入事例 ～ 抱えていた課題とそのソリューション事例 ～ ⑤ オラクルのデータ分析基盤 ～ その優位性について ～ ⑥ Oracle Analytics Cloud ～ ライセンス情報 ～ ⑦ Appendix①) 導入事例一覧 Appendix②) 良質なデータ分析を実現するためには ～ Oracle Modern Data Platform ～ Appendix③) リソース情報
14. Oracle Analytics Cloud ～ セルフサービスBI(Professionalエディション) ～ 14 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates セルフサービス BI ① データの可視化 ④ 拡張分析機能 ⑤ OCI AIサービス連携 ③ データの準備・加工 ② データソース接続 ⑥ その他の分析機能
15. ① データの可視化 【Data Visualization】 50種類以上の豊富なチャート ユーザーによるデータの理解を強力に支援 15 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates セルフサービス BI 参考) 「ビジュアライゼーション・タイプについて」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/acubi/visualization-types.html ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください
16. ① データの可視化 【Data Visualization】 ユーザーフレンドリーな直感的な操作性 簡単なマウス操作によるデータの可視化 16 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 可視化・分析したい対象データを キャンバス上にドラッグ&ドロップ Oracle Analytics Cloudが 対象データの属性を解析 最適なチャートを自動的に判定 および可視化(自動ビジュアライ ゼーション) 簡単なマウス操作でその他の チャートも選択可能 標準搭載されているチャートは 50種類以上 セルフサービス BI
17. ② データソース接続 【Data Source Connectivity】 50種類以上の豊富なデータソース接続 17 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 参考) 「Oracle Analytics Cloudでサポートされているデータ・ソースのリスト」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/acsds/listed-supported-data-sources-oracle-analytics-cloud.html ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください ドラッグ&ドロップによるExcelファイルの 簡単アップロードも可能 セルフサービス BI
18. ③ データの準備・加工 【Data Preparation】 フロー形式によるデータの準備・加工(データ・フロー) 直感的な操作性でIT部門を頼らずに、業務担当者自らデータを準備・加工 18 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 様々なデータソースから データを結合 ⊕をクリックしてデータ・フロー・ ステップを選択・追加 参考) 「4 データ・フローを使用したデータセットの作成」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/acubi/create-datasets-using-data-flows.html ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください データセットとして保存 IT部門を頼らずに業務担当者自らデータを準備・加工 標準搭載されているデータ・フロー・ ステップは25種類以上 データ・フロー内で機械学習モデルの トレーニングや適用も可能 セルフサービス BI
19. ④ 拡張分析機能 【Augmented Analytics】 システム組み込み型のAI/機械学習テクノロジーの活用 Oracle Analytics Cloudがユーザーに代わってデータを可視化・分析 19 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates システム組み込み型の AI/機械学習テクノロジーの活用 Oracle Analytics Cloudが ユーザーに代わって データを可視化・分析 Oracle Analytics Cloud 拡張分析機能 データの解説 ‒ ワンクリックExplain ‒ 自動インサイト データの拡充 統計予測分析 データ品質のプロファイリング AIアシスタント セルフサービス BI
20. ④ 拡張分析機能 【Augmented Analytics】 データ品質のプロファイリング&データの拡充 20 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates データ品質のプロファイリング データの拡充 データセット内の各データを解析してデータ品質を プロファイリング 例) 欠落またはNull: 17% データセット内のデータを解析してデータの 拡充シナリオを複数リコメンド 例) クレジットカード番号の難読化など 対象の拡充シナリオをクリックすると データを一括変換 • データのバラツキを事前に把握してデータ品質の向上を支援 • ユーザーによるデータの拡充を強力に支援 セルフサービス BI
21. ④ 拡張分析機能 【Augmented Analytics】 データの解説 - ワンクリックExplain 21 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates データの解説 - ワンクリックExplain データの特性を解析してユーザーにチャートと日本語テキストで解説(ワンクリックExplain) データにおける異常値の解説も提供 データを選択し、右クリック のメニューから 「データの 説明」をクリック データの特性を解析して基本 要素をチャートと日本語テキス トで解説 最適なチャートも複数リコメンド データの異常値もチャートと日本語テキストで解説 ユーザーによるデータの理解を強力に支援 参考) 「Explainを使用したデータの理解」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/acubi/use-explain-understand-your- data.html#GUID-143F76A6-017D-4926-9DB5-392697CC0ABA ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください セルフサービス BI
22. ④ 拡張分析機能 【Augmented Analytics】 データの解説 - 自動インサイト 22 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates データの解説 - 自動インサイト データセット全体を網羅的に解析してユーザーにチャートとテキストで解説(自動インサイト※) ※英語のみ対応。データソースの種別によっては自動インサイトは無効となります 自動インサイトによるデータの解説 データセット全体を網羅的に解析 してユーザーにチャートとテキストで 解説(自動インサイト) データに隠された傾向やパターンを 効率的に把握 提示されたインサイトはキャンバス 上にドラッグ&ドロップして活用可能 データセット 参考) 「自動インサイトを使用したデータの理解」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/acubi/use-auto-insights-understand-your- data.html#GUID-17A9E7DD-1658-42D7-AD23-4556C8227376 ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください セルフサービス BI
23. ④ 拡張分析機能 【Augmented Analytics】 統計予測分析 23 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 統計予測分析 実績データを基にユーザーに可視化された統計予測分析を提供 トレンド線や基準線の追加も可能 右クリックのメニューから「統計の 追加」で「予測」をクリック 実績データを基に可視化された 統計予測分析を提供 右クリックのメニューから トレンド線の追加も可能 セルフサービス BI
24. 生成AIを活用したチャットベースのデータの探索と可視化・分析 ④ 拡張分析機能 【Augmented Analytics】 AIアシスタント 24 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates AIアシスタント 参考) 「Oracle Analytics AIアシスタントについて」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/acubi/oracle-analytics-ai-assistant.html ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください セルフサービス BI
25. ④ 拡張分析機能 【Augmented Analytics】 AIアシスタント ～ 選べる2つのLLM(オラクルの独自LLM or 外部LLMとの連携) ～ 25 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates AIアシスタント ～ 選べる2つのLLM ～ 生成AIを活用したチャットベースのデータの探索と可視化・分析 ⚫ オラクルによって管理・提供された独自LLM • オラクルの分析に特化した独自LLM(完全非公開) • 英語のみ対応 ⚫ 追加のライセンスやコストは不要 • 但し、月間使用量の上限あり(本機能は膨大な計算量、多くのリソース を必要とするため、月間使用量の上限を設定) ⚫ データセットおよびサブジェクト・エリア対応 ⚫ リージョンおよび大規模なOACシェイプから段階的に展開中 • 今後、より小さなOACシェイプに対して段階的に展開予定(お使いの環 境で利用可能かどうかを確認するには、データセットの「検索」タブを表示 し、アシスタントに索引を付けられるかどうかを確認してください) オラクルの独自LLM 段階的に展開中 ⚫ OpenAI(GPT4-Turbo)に対応 ※ 将来的に、Meta LLAMA 3やCohereにも対応予定 ⚫ お客様準備のLLM APIキー(有償)が必要 ⚫ すべてのOACシェイプで利用可能 外部LLMとの連携 参考) 「Oracle Analytics AIアシスタントについて」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/acubi/oracle-analytics-ai-assistant.html ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください セルフサービス BI 参考) 「Configure Third-Party Large Language Models」 https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/analytics-cloud/acabi/configure- third-party-large-language-models.html#ACABI-GUID-0D95F2ED-541F- 4936-BCEB-8C309A72956C Oracle Analytics Cloud × OpenAI
26. ④ 拡張分析機能 【Augmented Analytics】 AIアシスタント ～ 選べる2つのLLM(オラクルの独自LLM or 外部LLMとの連携) ～ 26 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates AIアシスタント ～ 選べる2つのLLM ～ 生成AIを活用したチャットベースのデータの探索と可視化・分析 オラクルの独自LLM 段階的に展開中 外部LLMとの連携 参考) 「Oracle Analytics AIアシスタントについて」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/acubi/oracle-analytics-ai-assistant.html ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください セルフサービス BI AIアシスタントで外部LLM(OpenAI)を利用するデモ動画はこちら 「Oracle Analytics AI Assistantで外部LLMを使用する」 https://youtu.be/qqGi_UjNXG4?si=W-enFyT0vkFJRJu0 オラクルの独自LLMでデータセットにAIアシスタントを使用するデモ動画はこちら 「Getting started with the Oracle Analytics AI Assistant」 https://youtu.be/n_ybXLIyWB8?si=8j81ycpTjqgg9jI4
27. = Oracle Analytics Cloud ⑤ OCI AIサービス連携 OCI AIサービスと連携したデータの探索と可視化・分析 専門知識不要で手軽にAIモデルを活用し、データ解析を促進 27 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates × OCI AIサービス※ Document Understanding ドキュメント分析 ドキュメント分類やキー値の抽出など Vision 画像認識 オブジェクト検出、イメージ分類など Language 自然言語解析 言語検出、キーフレーズ抽出、名前付き エンティティの検出など ※ 「OCI AIサービス」 https://www.oracle.com/jp/artificial- intelligence/ai-services/ ※ 2025年1月現在、日本語未対応: Document Understanding / 一部の機能のみ日本語対応: Language 事前トレーニング済みAIモデルと 連携することで専門知識不要で 手軽にAIを活用 Oracle Analytics Cloud上で その他のデータと掛け合わせ、より 深いインサイトの獲得へ セルフサービス BI
28. ⑤ OCI AIサービス連携 OCI Visionとの連携デモ 28 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 参考) 「Oracle AnalyticsをOracle Cloud Infrastructure Visionと統合」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/acubi/integrate-oracle-analytics-oci-vision.html ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください セルフサービス BI
29. ⑥ その他の分析機能 洗練されたビジュアライゼーション 29 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates イメージ背景とヒートマップ・レイヤー セルフサービス・カラーマネジメント Mapboxインタラクション • JPEGなどのイメージデータに緯度・経度 情報を設定可能 • ヒートマップ・レイヤーとの重ね合わせで より洗練されたビジュアライゼーションを 提供 • セルフサービスでのしきい値設定によりカ スタマイズされたビジュアライゼーションを 提供 • データの動きを色の変化でビジュアルに 捉え、ビジネス上の迅速な意思決定を 支援 • Mapboxライブラリで選択されたポイント と地図が連動可能 • 柔軟で高性能なマッピング・エクスペリエ ンスを提供 セルフサービス BI
30. ⑥ その他の分析機能 データベース上のOracle機械学習モデルの活用やプラグインを活用したグラフ分析 30 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates プラグインを活用したグラフ分析 データベース上のOracle機械学習モデルの活用 Oracle DBまたはADWの 接続を選択 登録されている 機械学習モデル を選択・登録 • プラグインを活用したグラフ分析 • グラフ構造の形式で要素間の複雑な関係をビジュアライゼーショ ン • 最短経路やノードランク、ホップ数の算出も可能 • Oracle DatabaseまたはOracle Autonomous Data Warehouse上のOracle機械学習モデルを活用可能 • データ・スコアリングはデータベース上で実行され、その結果もデー タベース上に出力。大規模データの取り扱いが可能に セルフサービス BI
31. アジェンダ 31 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ① サービス概要 ② セルフサービスBI(Professionalエディション) ③ エンタープライズBI(Enterpriseエディション) ④ 導入事例 ～ 抱えていた課題とそのソリューション事例 ～ ⑤ オラクルのデータ分析基盤 ～ その優位性について ～ ⑥ Oracle Analytics Cloud ～ ライセンス情報 ～ ⑦ Appendix①) 導入事例一覧 Appendix②) 良質なデータ分析を実現するためには ～ Oracle Modern Data Platform ～ Appendix③) リソース情報
32. Oracle Analytics Cloud ～ エンタープライズBI(Enterpriseエディション) ～ 32 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates エンタープライズ BI ① ダッシュボード ※ モバイルアプリはProfessionalエディションでも利用可能 ⑤ Office連携 ④ 自由分析 ⑥ モバイルアプリ※ ③ レポーティング ② 警告配信 ⑦ セマンティック・モデル
33. ① ダッシュボード 【Oracle Analytics Interactive Dashboards】 豊富な機能と多彩な表現力でビジネスの状況を素早く直感的に把握 33 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates エンタープライズ BI 【タブ形式ダッシュボード】 多くの情報を効率良く提供 【プロンプト】 検索条件をユーザーが指定 【実績速報・お知らせ】 検索結果を文字で表示 【フォルダ】 定型レポートのリンクをフォルダ 形式で表示 【トレリスグラフ】 高頻度グラフによりデータの傾 向を素早く把握 【統計予測分析】 過去データを基に将来データ を統計予測 【アラート】 しきい値設定により計画値との乖離や異常値を検知し、 メールやダッシュボードなど複数チャネルを介してユーザーに 警告配信(プッシュ型情報発信機能) 【ヒート・マトリックス】 値の大きさにより背景色の濃 淡を自動的に表現。情報の 見逃しを防止 【条件付き書式(KPI)】 条件設定によるアイコン変更 例) 達成率: 100%未満 → 黄色 【ビューの切り替え表示】 複数ビュー(テーブル、ピボット など)を準備してドロップダウン リストから切り替え
34. ② 警告配信 【Oracle Analytics Delivers】 メールやダッシュボードなど複数チャネルを介したプッシュ型の情報発信機能 しきい値設定により計画値との乖離や異常値を検知してビジネスの変化を素早くキャッチ 34 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates メールでの警告受信イメージ ダッシュボードでの警告受信イメージ ダッシュボード上では 『🔔アラート』 がハイライトされ、 レポート内では計画値との乖離や異常値を検知した 値をハイライト ビジネスの変化を素早くキャッチ • 週次や月次レポートなど定期スケジューラーとして も配信可能 エンタープライズ BI
35. ③ レポーティング 【Oracle Analytics Publisher】 エンタープライズ・レポーティングツール 高度にフォーマットされた様々なタイプのドキュメントを自動生成および配信 35 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 複雑な多段組レポート (請求書、財務諸表、出荷ラベルなど) Oracle Analytics Publisher レポーティング・アーキテクチャ データソース 配信 メール プリンタ リポジトリ eコマース 出力フォーマット XML レポーティング ツール • Webブラウザまたはデスクトップツール (Oracle Analytics Publisher Desktop)を使用したレイアウトデザイン • 豊富なレイアウトテンプレート • 複数のデータソースからデータをクエリ • ダイナミックなフォントおよび言語置換 • 複数の宛先へ定期配信 • 強力で高いスケーラビリティ PDF Excel XML PPT RTF/DocX HTML EDI&ETF CSV 参考) 「ピクセルパーフェクト・レポートの作成」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/create-pixel-perfect-reports.html ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください エンタープライズ BI
36. ④ 自由分析 【Oracle Analytics Answers】 Webブラウザベースの自由分析・検索機能 非定型なニーズに対する分析・検索レポートを作成。豊富なコンポーネントで様々な分析・検索が可能 36 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 豊富なコンポーネント グラフの追加およびレイアウト ピボット表の作成 分析・検索対象の サブジェクトエリア 分析・検索の実行 ※「結果」タブ クエリの定義画面にて、分析・検索 対象のデータを選択。必要に応じ てフィルタを設定 • 豊富なコンポーネントで様々な角度で分析・検 索が可能 エンタープライズ BI
37. ⑤ Office連携 【Oracle Smart View for Office】 Officeアドインツール。使い慣れたOffice製品(Excelなど)からOracle Analytics Cloudにアクセス 既存レポートの参照・編集、新規レポートの作成が可能 37 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 新規レポートの作成 既存レポートの参照・編集 参考) 「Smart Viewでのレポート・コンテンツへのアクセス」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/acubi/access-your-reporting-content-smart- view.html ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください • Oracle Analytics Cloud上にあるレポートやダッシュボードの 活用 • 作成済みビューのインポート(表、ピボット・テーブルおよびグラフ) • 編集可能なオブジェクト • ビューのリフレッシュ機能 • Oracle Analytics Cloud上にあるメタデータやデータソースの 活用 • ビュー・デザイナーを活用したアドホック・ビューの作成 • 作成済みレポートはOffice形式で保存 • ビューのリフレッシュ機能 エンタープライズ BI
38. ⑥ モバイルアプリ※ 【Oracle Analytics Mobile】 iOS/Android対応のモバイルアプリ 移動中や外出先からでも手軽に素早くOracle Analytics Cloudにアクセス 38 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates iOS/Android対応のモバイルアプリ ※ モバイルアプリはProfessionalエディションでも利用可能 • Apple App Store/Google Playストアからイ ンストール • Oracle Analytics Cloud上にあるダッシュボー ドやレポートの閲覧および操作 • レンダリング済みコンテンツ(専用サーバーやレポー トの作り直しは不要) エンタープライズ BI 参考) 「Oracle Analytics for AndroidおよびiOSの使用」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/aaios/index.html ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください Oracle Analytics Mobileのデモ動画はこちら 「Oracle Analytics mobile app tour」 https://www.youtube.com/watch?v=6EGsJTIxiEU
39. aaaaaaaaaaaaaa zzzzzzzzzzzzzzzz xxxxxxxxxxxxxxx bbbbbbbbbbbbb yyyyyyyyyyyyyy cccccccccccccccc ・・・・・・・・・・・・・・・・ ユーザーにとって 分かりづらいデータの塊 物理層 売上関連データ aaaaaaaaaaaaaa bbbbbbbbbbbbb cccccccccccccccc 経費関連データ xxxxxxxxxxxxxxx yyyyyyyyyyyyyy 論理層 お客様のビジネス構造に合 わせてデータを構造化 例) 売上関連データ A部門向け aaaaaaaaaaaaaa xxxxxxxxxxxxxxx B部門向け aaaaaaaaaaaaaa bbbbbbbbbbbbb yyyyyyyyyyyyyy プレゼンテーション層 ユーザーのデータ利活用に 合わせてデータを構造化 例) A部門向けデータ ⑦ セマンティック・モデル 【Semantic Model】 ユーザーによるデータの利活用を促進するために、お客様のビジネス構造に合わせて活用するデータを 構造化(モデル化)する仕組み 39 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 参考) 「セマンティック・モデルとは」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/acmdg/what-is-semantic-model.html#GUID- 76D6297C-F5A1-4F62-A5E9-E4DD1C73E558 ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください 検索先 データソース A部門ユーザー B部門ユーザー C部門ユーザー セマンティック・モデル アクセス・コントロール 可能 エンタープライズ BI
40. aaaaaaaaaaaaaa zzzzzzzzzzzzzzzz xxxxxxxxxxxxxxx bbbbbbbbbbbbb yyyyyyyyyyyyyy cccccccccccccccc ・・・・・・・・・・・・・・・・ ユーザーにとって 分かりづらいデータの塊 物理層 ⑦ セマンティック・モデル 【Semantic Model】 ユーザーによるデータの利活用を促進するために、お客様のビジネス構造に合わせて活用するデータを 構造化(モデル化)する仕組み 40 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 検索先 データソース A部門ユーザー B部門ユーザー C部門ユーザー 何だ、このデータの塊は。。 必要なデータはどこだ。。 それらしきデータは見つかったけど、 あまりにも手間と時間を取られる。。 何だか抜け漏れがありそう。。 セマンティック・モデルがない場合・・・ 参考) 「セマンティック・モデルとは」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/acmdg/what-is-semantic-model.html#GUID- 76D6297C-F5A1-4F62-A5E9-E4DD1C73E558 ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください エンタープライズ BI
41. 41 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 膨大に増え続けるデータ量 どのデータを信頼してよいか分からない 必要なデータがどこにあるか分からない データに基づく迅速な意思決定が困難な時代
42. 42 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 膨大に増え続けるデータ量 どのデータを信頼してよいか分からない 必要なデータがどこにあるか分からない データに基づく迅速な意思決定が困難な時代 ユーザーによるデータの利活用を促進するために お客様のビジネス構造に合わせて 活用するデータを構造化(モデル化)する仕組み セマンティック・モデル
43. アジェンダ 43 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ① サービス概要 ② セルフサービスBI(Professionalエディション) ③ エンタープライズBI(Enterpriseエディション) ④ 導入事例 ～ 抱えていた課題とそのソリューション事例 ～ ⑤ オラクルのデータ分析基盤 ～ その優位性について ～ ⑥ Oracle Analytics Cloud ～ ライセンス情報 ～ ⑦ Appendix①) 導入事例一覧 Appendix②) 良質なデータ分析を実現するためには ～ Oracle Modern Data Platform ～ Appendix③) リソース情報
44. 導入事例 ～ 抱えていた課題とそのソリューション事例 ～ 3つの代表的なパターン 44 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ✓ 人頼みの煩雑なデータ抽出作業 ✓ その後の加工や集計作業も大変 ✓ 社内プロセスも多く、データに基づくビジネ ス状況の理解と迅速な意思決定が遅れ る ソリューション事例 ⚫ 壱番屋様 ⚫ 三井不動産ファシリティーズ様 ⚫ オムロン阿蘇様 スムーズにデータを活用したい 古くなったオンプレミスの BIシステムを刷新したい ✓ 運用管理やシステム更改などに人・時 間・お金がかかる ✓ ピーク時に合わせたサイジングでコスト最 適化を図れない ✓ パフォーマンスが改善されない ソリューション事例 ⚫ 資生堂様 ⚫ SBI損保様 ⚫ 伊藤園様 ⚫ オカムラ様 よりデータを理解したい ✓ AI/機械学習テクノロジーを活用したい ✓ 膨大なデータ量に対応しつつ、様々な データを活用して相関を見つけたい ✓ 分かりやすいチャートでビジネス状況を素 早く直感的に把握したい ソリューション事例 ⚫ カウネット様 ⚫ 東京都三鷹市様 ⚫ ケーブルメディア四国様 ⚫ ティ・ジョイ様
45. 導入事例 ～ 抱えていた課題とそのソリューション事例 ～ 3つの代表的なパターン 45 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ✓ 人頼みの煩雑なデータ抽出作業 ✓ その後の加工や集計作業も大変 ✓ 社内プロセスも多く、データに基づくビジネ ス状況の理解と迅速な意思決定が遅れ る ソリューション事例 ⚫ 壱番屋様 ⚫ 三井不動産ファシリティーズ様 ⚫ オムロン阿蘇様 スムーズにデータを活用したい 古くなったオンプレミスの BIシステムを刷新したい ✓ 運用管理やシステム更改などに人・時 間・お金がかかる ✓ ピーク時に合わせたサイジングでコスト最 適化を図れない ✓ パフォーマンスが改善されない ソリューション事例 ⚫ 資生堂様 ⚫ SBI損保様 ⚫ 伊藤園様 ⚫ オカムラ様 よりデータを理解したい ✓ AI/機械学習テクノロジーを活用したい ✓ 膨大なデータ量に対応しつつ、様々な データを活用して相関を見つけたい ✓ 分かりやすいチャートでビジネス状況を素 早く直感的に把握したい ソリューション事例 ⚫ カウネット様 ⚫ 東京都三鷹市様 ⚫ ケーブルメディア四国様 ⚫ ティ・ジョイ様
46. 株式会社壱番屋様 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 46 PC･タブレットから素早く帳票閲覧 データドリブンな店舗運営へ 経営層・FCオーナー・社員が活用する 全社データ活用基盤 食を通じたサービスで世界に笑顔を届けるため、 POSシステムおよび入出荷システムのデータ活用 基盤をOracle Cloud Infrastructureで刷新 Excelを使用しない設計で 作業効率200％向上 「20年以上前に導入した旧DWHではExcelでの加工が必須で、 1,200店舗の各種指標を揃えるだけで相当な時間を要していまし た。POSシステムと基幹システムの刷新に併せてOracle Autonomous Data WarehouseならびにOracle Analytics Cloudを導入することで必要なデータは全て即時閲覧が可能となり ました。」 株式会社壱番屋 DX推進部 平岡宥二氏
47. 顧客事例: 株式会社壱番屋様 システム構成イメージ 分析イメージ 利用サービス • Oracle Autonomous Data Warehouse(ADW) • Oracle Analytics Cloud(OAC) 導入パートナー • 株式会社 クロスキャット 47 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 株式会社壱番屋 • “ココイチ”の愛称で親しまれるカレー専門店「カレーハウスCoCo壱番 屋」などの店舗運営およびフランチャイズ展開。日本国内で1,225店 舗、アメリカ、タイ、中国など世界各国でも216店舗を展開 (2024年4月末現在) 導入背景 • 店舗POSシステムの刷新にあたり、データ活用基盤の刷新を検討 • 旧DWHは、一部の社員しか利用できず、社員および各店舗に対して 情報共有するためには、Excelでの加工と配布が必要で、作業負荷が 高く、また、情報の鮮度が低かったり、情報量が少ないケースもあり、 データ活用に支障があった 導入効果 • 全社データ活用基盤として、OACで全社ポータルサイトを構築したこと により、これまでExcelでは実現できなかった速報値の提供や地図・グラ フを活用したビジュアルな表現で必要な情報を専門知識を持たない社 員まで展開が可能になった • PC･タブレットから素早く帳票閲覧、データドリブンな店舗運営を支援 • ADWに付帯のOracle APEXを利用することで、マスターデータ更新や 予実管理入力、インフォメーションの登録などを行い、情報鮮度を向上 • Excel編集作業がなくなり、情報共有の作業効率が200％改善 食を通じたサービスで世界に笑顔を届けるため、POSシステムおよび入出荷システムのデータ活用基盤を Oracle Cloud Infrastructureで刷新 POSシステム 入出荷システム Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Analytics Cloud 全社ポータルサイト Oracle APEX マスターデータ更新 予実管理入力 インフォメーション登録ほか PC or タブレット
48. インタビュー記事のご紹介 株式会社壱番屋様 48 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates データ活用基盤刷新プロジェクトに採用 Excelを使用しない設計で作業効率200％向上 Powered by クロスキャット様 https://xcc-dash.jp/cases/case05/ ＼わくわくするデータ活用でさらに手厚い店舗支援へ／ 「カレーハウスCoCo市場屋」がクラウドで目指す新たなステージ 日経クロステック https://special.nikkeibp.co.jp/atcl/NXT/24/oracle1227/
49. 三井不動産ファシリティーズ株式会社様 経理データ分析基盤の導入により、 ビル別収支表などの帳票作成業務の効率化と 経営層へのデータ・ビジュアライゼーションを活用 した説明でビジネス上の迅速な意思決定を支援 集計データから明細データへ スムーズなドリルダウン分析を実現 データ・ビジュアライゼーションを活用した説明で 経営層における納得感の向上と ビジネス上の迅速な意思決定を支援 帳票作成業務を80%削減 (1週間から1日へ) Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 49
50. 経理データ分析基盤の導入により、ビル別収支表などの帳票作成業務の効率化と 経営層へのデータ・ビジュアライゼーションを活用した説明でビジネス上の迅速な意思決定を支援 三井不動産ファシリティーズ • 三井不動産グループの施設管理業務を担う企業。グループの建 物を中心に、300棟以上のオフィスビルや商業施設などの設備管 理、清掃、警備等の請負 従来の課題 • 経理課主体によるビル別収支表などの帳票作成業務において、 社内約20部門に対する物件管理シート(Excelマクロ)の配布と 収集、その後の集計業務で多くの煩雑な作業が発生 • 経理関連データの収集・蓄積および分析基盤の不在による非効 率な人海戦術からの脱却 導入効果 • 経理データ分析基盤の導入により、帳票作成業務を80%削減 (1週間から1日へ) • 複数データの照合などにおけるオペレーションミスを根絶 • Excelマクロを使用した分析では2パターンのみだったが、新たな データ分析基盤では16パターンに増え、分析深度を向上 • 集計データから明細データへスムーズなドリルダウン分析を実現 • 経営層へデータ・ビジュアライゼーションを活用した説明で経営層 における納得感の向上とビジネス上の迅速な意思決定を支援 Before/After 利用サービス・製品 • Oracle Autonomous Data Warehouse • Oracle APEX • Oracle Analytics Cloud • Oracle Consulting Service 顧客事例: 三井不動産ファシリティーズ株式会社様 After Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Analytics Cloud Oracle APEX 各部門の担当者 経理部 経営層 データ・ビジュアライゼーションの活用 ビジネス上の迅速な意思決定へ 業務システム 業務システム 各種Excelファイル GUIベースによる データ入力・更新 Webブラウザベースによる 集計データの抽出・分析 Before 業務システム 業務システム 経理部 A部門 B部門 C部門 D部門 E部門 F部門 ・・・・・ 社内約20部門 社内約20部門へ Excelシート(未記入)の配布 社内約20部門から Excelシート(記入済)の収集 管理データ CSVファイル CSVファイル 目的別帳票作成 データの照合および集計 (Excelマクロ) Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 50
51. 経理データ分析基盤の導入により、ビル別収支表などの帳票作成業務の効率化と 経営層へのデータ・ビジュアライゼーションを活用した説明でビジネス上の迅速な意思決定を支援 サンプル画面 サンプル画面 顧客事例: 三井不動産ファシリティーズ株式会社様 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 51
52. 顧客事例: オムロン阿蘇株式会社様 生産情報の迅速な集計および生産ラインの見える化を目的にOracle Cloud Infrastructureを導入 52 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20210405.html システム概要 • 同社の生産革新活動の一環として工場内の「生産ラインの 見える化」および経営でのデータ活用推進 利用サービス • Oracle Analytics Cloud, Oracle Autonomous Data Warehouse 従業員の業務効率向上に寄与 • 手作業だった生産データの収集・入力・集計作業の負荷削減 • 異常検知時、リモートで迅速かつ適切な対応手段を協議し、より効果 的な対応を講じることが可能に。また、現場担当者や生産部門の監督 者・管理者の心理的負担の軽減にも寄与 生産ラインの進捗状況をリアルタイムに把握 • 生産した製品の通過を自動カウントするRFIDの仕組みを構築。その データを自動集計し、生産開始時間や生産数などの情報を見える化 • 見える化された画面は工場内モニターのみならず、本社オフィス内の大 画面モニターにも表示され、現場担当者をはじめ、生産部門の監督者 や管理者、経営者も生産ラインの進捗状況をリアルタイムに把握
53. 導入事例 ～ 抱えていた課題とそのソリューション事例 ～ 3つの代表的なパターン 53 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ✓ 人頼みの煩雑なデータ抽出作業 ✓ その後の加工や集計作業も大変 ✓ 社内プロセスも多く、データに基づくビジネ ス状況の理解と迅速な意思決定が遅れ る ソリューション事例 ⚫ 壱番屋様 ⚫ 三井不動産ファシリティーズ様 ⚫ オムロン阿蘇様 スムーズにデータを活用したい 古くなったオンプレミスの BIシステムを刷新したい ✓ 運用管理やシステム更改などに人・時 間・お金がかかる ✓ ピーク時に合わせたサイジングでコスト最 適化を図れない ✓ パフォーマンスが改善されない ソリューション事例 ⚫ 資生堂様 ⚫ SBI損保様 ⚫ 伊藤園様 ⚫ オカムラ様 よりデータを理解したい ✓ AI/機械学習テクノロジーを活用したい ✓ 膨大なデータ量に対応しつつ、様々な データを活用して相関を見つけたい ✓ 分かりやすいチャートでビジネス状況を素 早く直感的に把握したい ソリューション事例 ⚫ カウネット様 ⚫ 東京都三鷹市様 ⚫ ケーブルメディア四国様 ⚫ ティ・ジョイ様
54. 約5,000人が利用する販売・顧客分析システム基盤をOCIへ移行し、将来のシステム更改負荷を低減 システム概要 • 「B-NASS+」: 国内外の販売管理と顧客・購買管理の情報に、市場の動向 を組み合わせ、網羅的に分析するための全社システム基盤 • 従来はオンプレミスで稼働し、Oracle Database/Oracle BIEEを利用 従来の課題 • 増大するデータや多様な分析ニーズへの対応 • 処理性能の安定や向上を目指しながら、運用コストを最適化する必要があった • 今後の定期的な大規模更改を無くすため、クラウド化を検討 導入効果 • 高い柔軟性や拡張性を獲得しながら5年間のTCOを最適化 • 従来環境と比べ、トータル運用コストを約2割削減 • 処理性能の安定や向上 • 約90％の夜間バッチ処理が高速化 • 約90％の画面レスポンスが改善 今後の予定 • 分析プラットフォームをOracle Analyticsに集約化 • DXビジョンとして掲げている”Data-Driven”を実現するため、本基盤へのデータ 集約をさらに進め、データ利活用を促進していく方針 システム構成イメージ 利用サービス・製品 • Exadata Database Service • Oracle Analytics Cloud • Compute, Storage, Load Balancer, FastConnect • Oracle Consulting Service 顧客事例: 資生堂/資生堂インタラクティブビューティー様 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/news/announcement/oracle-cloud-infrastructure-powers-shiseido-global-sales-strategy-enhancing-innovation-and-growth-2025-02-03/ 54
55. 顧客事例: SBI損害保険株式会社様 基幹業務を支える情報システムを刷新、オラクルのフルマネージドPaaSに統一し大幅な運用効率化を狙う システム概要 • 自動車保険、がん保険、火災保険等、各種保険データを基にした膨大 なレポートを日々基幹業務で活用 • 旧態化した既存オンプレミス環境では、旧Sybase IQ、SAP BusinessObjects、Crystal Reportsなど、製品、サービス・フレーム ワーク、言語などが多岐にわたり煩雑なため、アーキテクチャの刷新と運用 管理コストの大幅な改善が急務に • 繁忙期の高負荷に柔軟に対応し、高いレベルのセキュリティとコスト・パ フォーマンスを両立するため、エンタープライズ要件に対応した基盤の実現 を検討 採用ポイント • フルマネージドPaaSにも関わらず、他社クラウドサービス(IaaS)と比較して 見積額が約10%低く、また、様々な要件に対しシングル・ベンダー(オラク ル)で対応、統一でき、運用管理コストの大幅な削減が見込まれる • 従来はピーク時に合わせたサイジングのため余剰リソースが発生していたが、 ADWのオートスケーリング機能によりCPUやメモリの自動増減が可能とな り、平常時は月末ピークの 1/3 の従量課金とするなどリソースの最適化 が図れる • これまでユーザー(企画や営業部門)からの依頼の度にシステム部門にて SQLを作成、データ抽出を行い、多くの煩雑な作業が発生していたが、 OCI DIやOACを導入することにより、分かりやすいインターフェイスでユー ザー主導によるデータの取り扱いが可能となり、社内におけるデータ利活 用を推進 システム構成イメージ 利用予定サービス • Oracle Autonomous Data Warehouse(ADW) • Oracle Analytics Cloud(OAC) • OCI Data Integration(OCI DI) • Oracle Cloud Infrastructure(Compute, Object Storage) 導入パートナー • 株式会社 クロスキャット 55 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ・・・など 自動車(契約) 情報系DB 自動車(支払)DB がん基幹DB 団保基幹DB 火災基幹DB 基幹業務を支える 各種データソース群 Oracle Autonomous Data Warehouse OCI Data Integration Oracle Analytics Cloud データ収集・ 連携 データ蓄積 データ閲覧・分析 帳票出力 情報システム
56. 株式会社伊藤園様 Press Releaseおよびインタビュー記事のご紹介 56 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 伊藤園、Oracle Cloud Infrastructureでデータドリブンな営 業活動を推進 日本オラクル Press Release https://www.oracle.com/jp/news/announceme nt/itoen-modernizes-data-platform-on-oracle- cloud-infrastructure-2024-05-30/ 全社員が活用するデータ活用の環境を オラクルの「Autonomous Data Warehouse」と「Oracle Analytics Cloud」で刷新 AIによる運用の自動化とデータ活用の 高度化を推進 Powered by 伊藤忠テクノソリューションズ様 https://www.ctc-g.co.jp/report/case- study/itoen/ 全社員が利用するデータ活用基盤をク ラウド化 データドリブンな営業活動を推進 ZDNET Japan https://japan.zdnet.com/extra/oracle_itoen_2 02407/35220747/
57. • 販売分析や生産効率および物流効率の向上などを 目的として、全従業員の4分の1にあたる約1,000名 が利用 • 従来のオンプレミス環境は、アプライアンス型DWHと Oracle BIEEで構成。ピーク時に合わせたサイジング のため、余剰リソースが発生していた • ADWの高い基本性能やスマートスキャンを活用する ことで、従来環境と比較して少ないリソースで高いパ フォーマンスを実現 • 運用管理負荷を軽減すると同時に、ADWのオートス ケーリング機能により、柔軟なリソース増減が可能にな り、年額費用を約36％削減 オカムラ様 データ分析基盤をOracle Autonomous Data WarehouseとOracle Analytics Cloudへ移行、BIレスポンスタイムを最大60分 の1に短縮しつつ年額費用を36％削減 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 57
58. データ分析基盤をOracle Autonomous Data WarehouseとOracle Analytics Cloudへ移行 株式会社オカムラ • オフィスや店舗等の設備および家具の設計・製造、物流シ ステム機器の開発など幅広い事業を手がける • 販売分析や生産効率および物流効率の向上などを目的と して、全従業員の4分の1にあたる約1,000名が利用 従来の課題 • 従来のオンプレミス環境は、アプライアンス型DWHとOracle BIEEで構成。ピーク時に合わせたサイジングのため、余剰リ ソースが発生していた 導入効果 • ADWの高い基本性能やスマートスキャンを活用することで、 従来環境と比較して少ないリソースで高いパフォーマンスを 実現(従来環境 32コア→ADW 4コア) • バッチ処理で平均1.5倍に性能が改善、BIレスポンスタイム は最大60分の1に短縮 • 運用管理負荷を軽減すると同時に、ADWのオートスケーリ ング機能により、柔軟なリソース増減が可能になり、年額費 用を約36％削減 システム構成イメージ 利用サービス • Autonomous Data Warehouse, Oracle Analytics Cloud, Oracle Data Integrator 導入パートナー • イデア・コンサルティング株式会社 顧客事例: オカムラ様 https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20210310.html Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 58
59. 導入事例 ～ 抱えていた課題とそのソリューション事例 ～ 3つの代表的なパターン 59 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ✓ 人頼みの煩雑なデータ抽出作業 ✓ その後の加工や集計作業も大変 ✓ 社内プロセスも多く、データに基づくビジネ ス状況の理解と迅速な意思決定が遅れ る ソリューション事例 ⚫ 壱番屋様 ⚫ 三井不動産ファシリティーズ様 ⚫ オムロン阿蘇様 スムーズにデータを活用したい 古くなったオンプレミスの BIシステムを刷新したい ✓ 運用管理やシステム更改などに人・時 間・お金がかかる ✓ ピーク時に合わせたサイジングでコスト最 適化を図れない ✓ パフォーマンスが改善されない ソリューション事例 ⚫ 資生堂様 ⚫ SBI損保様 ⚫ 伊藤園様 ⚫ オカムラ様 よりデータを理解したい ✓ AI/機械学習テクノロジーを活用したい ✓ 膨大なデータ量に対応しつつ、様々な データを活用して相関を見つけたい ✓ 分かりやすいチャートでビジネス状況を素 早く直感的に把握したい ソリューション事例 ⚫ カウネット様 ⚫ 東京都三鷹市様 ⚫ ケーブルメディア四国様 ⚫ ティ・ジョイ様
60. 顧客事例: 株式会社カウネット様 機械学習による顧客分析とデジタル・マーケティングをOracle Cloudで実現 60 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20180614.html システム概要 • 機械学習による顧客分析とOne to Oneマーケティングの連 携 利用サービス • Oracle Analytics Cloud, Oracle Database Cloud Service, Oracle Maxymiser, Oracle Responsys 機械学習(※)を活用した マーケティング・キャンペーンのシナリオ作成 (※) RFM分析、デシル分析、クラスタ分析、アソシエーション分析など 新規顧客の獲得 既存顧客のロイヤリティ向上
61. 株式会社カウネット様 インタビュー記事のご紹介 61 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 売上と効率を同時に実現、カウネットのメールマーケティング戦略 AdverTimes. https://www.advertimes.com/20200630/article317877/
62. 62 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 顧客事例: 東京都三鷹市様 EBPM推進を支える新たな取り組み。データ利活用基盤として市民の声を能動的に把握する仕組みを整備 システム概要 • EBPMを積極的に推進するための分析基盤。データ分析から実際の 地域課題の解決に向けて、政策を立案・実行 • 行政への市民の声をより広範に把握するため、Twitterデータを分析 することで市民の反応やニーズを把握、施策検討に活用 導入効果 • 月数万件単位のTweetを取得。これまで自治体に届いていた市民 の声(年間数千件)より広範なデータを収集。データの収集・加工・可 視化までのプロセスを自動化 • ふるさと納税の取組など、各施策に対する市民の反応を能動的に把 握することができ、更なる施策の向上に寄与 • 今後のスマートシティ政策にも活かせる基盤になり得る システム構成イメージ 利用サービス • Oracle Autonomous Data Warehouse • Oracle Analytics Cloud • Oracle Integration Cloud • Oracle Cloud Infrastructure Data Science
63. 東京都三鷹市様 ご講演レポートのご紹介 63 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 三鷹市が進める官民データの利活用とデータ活用基盤 EnterpriseZine https://enterprisezine.jp/article/detail/14460
64. 株式会社ケーブルメディア四国様 視聴者ニーズのわずかな変化を直感的に発見 番組改編に大きく貢献 (番組改編後の接触率: 最大50%アップ) データ分析基盤を企画部のみで運用 視聴率データの分析基盤の導入により 経営層へのレポート作成業務を大幅削減 (1週間から1時間へ) 秒単位の膨大な視聴率データをOracle Autonomous Data Warehouseに投入し てOracle Analytics Cloudでスムーズに見 える化。データに基づく新たな"気づき"を直感的 に発見し、番組改編に大きく貢献 「弊社はこれまで、放送部門の経験や勘に頼るなど、属人的な番組 編成・改編を行っていました。しかしながら、実際に顧客と接している 営業部門からは、編成とニーズにズレがあることを指摘されており、こ ういった状況を打破し、データに基づく編成に切り替えるべく、視聴率 データを取得したものの、秒単位の膨大な視聴率データを、Excel 上で分析することに限界を感じておりました。こういった分析業務を、 IT部門を持たない弊社でも簡易に実施できるサービスを模索してい たところ、業務部門主導で活用できる本サービスに出会いました。 現在では、Oracle Autonomous Data Warehouseならびに Oracle Analytics Cloudを活用することで、分析作業の大幅な 効率化に繋がっており、今後、同様に膨大なデータを取り扱う、コー ルセンターにおける入電状況分析などへの活用も検討していきたいと 思います」 株式会社ケーブルメディア四国 企画部企画課 課長代理 田中 敬二 氏 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 64
65. 秒単位の膨大な視聴率データをOracle Autonomous Data Warehouseに投入してOracle Analytics Cloudでスムーズに見える化。データに基づく新たな”気づき”を直感的に発見し、番組改編に大きく貢献 株式会社ケーブルメディア四国 • 香川県高松市に本社を置くケーブルテレビ局 • サービス提供エリアは、高松市、東かがわ市、さぬき市およ び三木町 従来の課題 • 経験や勘に頼らない、データに基づく視聴者ニーズの把握と 番組改編などの意思決定を推進すべく、外部から視聴率 データを手配。しかしながら、秒単位の膨大な視聴率データ をExcel上で加工・集計し、グラフ作成を行っていたため、多 くの煩雑な作業が発生していた 導入効果 • 視聴率データの分析基盤の導入により、経営層へのレポー ト作成業務を大幅削減(1週間から1時間へ) • 視聴者ニーズのわずかな変化を直感的に見える化し、番組 改編に大きく貢献(番組改編後の接触率: 最大50%アッ プ) • 初期導入時、オラクルのコンサルティング・サービスからレク チャーを受け、データ分析基盤を企画部のみで運用 システム構成イメージ 分析イメージ 利用サービス • Oracle Autonomous Data Warehouse • Oracle Analytics Cloud • Oracle Consulting Service 顧客事例: 株式会社ケーブルメディア四国様 Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Analytics Cloud 設定済み指標を活用した 視聴率データのスムーズな見える化 秒単位の膨大な視聴率 データ(外部データ) 月次定点観測による 視聴者ニーズの動向把握 四半期毎の経営層へのレポーティング (従前の1週間作業から1時間へ大幅削減) 視聴率データの投入 データ接続 平均接触率のレーダー折れ線 平均接触率のヒートマップ Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 65
66. 顧客事例: 株式会社ケーブルメディア四国様 秒単位の膨大な視聴率データをOracle Autonomous Data Warehouseに投入してOracle Analytics Cloudでスムーズに見える化。データに基づく新たな”気づき”を直感的に発見し、番組改編に大きく貢献 ⚫ Oracle Analytics Cloudを活用して、データに基づく新たな”気づき”を直感的に発見し、番組改編に大きく貢 献した方法 平均接触率のレーダー折れ線 平均接触率のレーダー折れ線により 視聴者の生活リズムと接触率を直感的に把握 番組改編のヒントに!! 平均接触率のヒートマップ 番組表に沿った平均接触率のヒートマップにより 接触率の高低を どの曜日のどの時間帯なのかを直感的に把握 番組改編のヒントに!! Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 66
67. • 属人的な施策から数値を根拠としたデータドリブ ンマーケティングを実現。ターゲットを絞ったキャン ペーンやイベントを行うことにより、劇場動員数や 顧客満足度の向上に貢献 • 地図データと連携し可視化することで、新たな視 点でのインサイトを獲得。緻密なエリアマーケティ ングを実現 • 現場主導でデータ分析基盤を運用。劇場担当 者は共通のデータ分析基盤を活用することで 情報共有に費やしていた作業工数を削減 株式会社ティ・ジョイ様 東映グループのシネコン、 Oracle Analytics Cloudを活用して 現場主導でデータドリブンマーケティングを実現 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 67
68. 東映グループのシネコン、Oracle Analytics Cloudを活用して現場主導でデータドリブンマーケティングを実現 株式会社ティ・ジョイ • 東映のグループ会社として新宿バルト9や梅田ブルク7など 国内映画館22劇場218スクリーンのシネマコンプレックスを 運営(共同経営含む) 従来の課題 • 担当者のアイデアベースの施策を行っており、数値を根拠とし たマーケティング施策を実行できていない • 担当者間で情報の可視化が出来ていなかったため、傾向把 握などに余計な時間を費やしていた 導入効果 • 属人的な施策から数値を根拠としたデータドリブンマーケティ ングを実現。ターゲットを絞ったキャンペーンやイベントを行うこ とにより、劇場動員数や顧客満足度の向上に貢献 • 地図データと連携し可視化することで、新たな視点でのイン サイトを獲得。緻密なエリアマーケティングを実現 • 現場主導でデータ分析基盤を運用。劇場担当者は共通の データ分析基盤を活用することで情報共有に費やしていた 作業工数を削減 Why Oracle • 検討していたオンプレミスの他社ツールと比較して、導入コス トを大幅に抑えられ、手軽に少人数でスモールスタート可能。 また、データ分析範囲の拡大など柔軟な拡張性を確認 • データ・フロー機能を活用すれば、システム部門を頼らず、 業務部門自ら分析データの準備・加工が可能 • 地図データと連携して可視化することができ、商圏分析など 新たな視点でインサイトの獲得が可能 分析サンプルイメージ 利用サービス • Oracle Analytics Cloud 顧客事例: 株式会社ティ・ジョイ様 https://go.oracle.com/LP=111638 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 68
69. アジェンダ 69 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ① サービス概要 ② セルフサービスBI(Professionalエディション) ③ エンタープライズBI(Enterpriseエディション) ④ 導入事例 ～ 抱えていた課題とそのソリューション事例 ～ ⑤ オラクルのデータ分析基盤 ～ その優位性について ～ ⑥ Oracle Analytics Cloud ～ ライセンス情報 ～ ⑦ Appendix①) 導入事例一覧 Appendix②) 良質なデータ分析を実現するためには ～ Oracle Modern Data Platform ～ Appendix③) リソース情報
70. オラクルのデータ分析基盤 ～ その優位性について ～ コスト、機能、運用管理のあらゆる面で優れたデータ分析基盤 70 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle Cloud Infrastructure 一般的なパブリック・クラウド • ユーザーライセンスによるコスト増加の懸念 • ワークブック単位の煩雑なデータ活用 • 乏しい拡張分析機能(AI/ML) • ピーク時に合わせたサイジングで無駄なコストが発生 • 煩雑な手動チューニングと安定しない性能 • CPUライセンスもあり、ユーザー数を追加しても安心 • データセットやデータモデルを共有したスムーズなデータ活用 • 豊富な拡張分析機能(AI/ML) • 負荷に合わせてリソースを自動スケーリングし、コスト最適化 • 人手を介さない自動チューニングと継続的で安定した性能 業務DB 他社 BIツール 業務DB Oracle Autonomous Database Oracle Analytics Cloud • ユーザーライセンスによる コスト増加の懸念 • CPUライセンスもあり ユーザー数を追加しても安心 • データセットやデータ モデルを共有した スムーズなデータ活用 • 乏しい拡張分析 機能(AI/ML) • 豊富な拡張分析 機能(AI/ML) • 負荷に合わせてリソースを自動スケーリングし、コスト最適化 • 人手を介さない自動チューニングと継続的で安定した性能 他社 DBサービス • ピーク時に合わせたサイジングで無駄なコストが発生 • 煩雑な手動チューニングと安定しない性能 • ワークブック単位の 煩雑なデータ活用
71. オラクルのデータ分析基盤 ～ その優位性について ～ コスト、機能、運用管理のあらゆる面で優れたデータ分析基盤 71 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle Cloud Infrastructure 一般的なパブリック・クラウド • ユーザーライセンスによるコスト増加の懸念 • ワークブック単位の煩雑なデータ活用 • 乏しい拡張分析機能(AI/ML) • ピーク時に合わせたサイジングで無駄なコストが発生 • 煩雑な手動チューニングと安定しない性能 • CPUライセンスもあり、ユーザー数を追加しても安心 • データセットやデータモデルを共有したスムーズなデータ活用 • 豊富な拡張分析機能(AI/ML) • 負荷に合わせてリソースを自動スケーリングし、コスト最適化 • 人手を介さない自動チューニングと継続的で安定した性能 業務DB 他社 BIツール 業務DB Oracle Autonomous Database Oracle Analytics Cloud • ユーザーライセンスによる コスト増加の懸念 • データセットやデータ モデルを共有した スムーズなデータ活用 • 乏しい拡張分析 機能(AI/ML) • 豊富な拡張分析 機能(AI/ML) 他社 DBサービス • 負荷に合わせてリソースを自動スケーリングし、コスト最適化 • 人手を介さない自動チューニングと継続的で安定した性能 • ピーク時に合わせたサイジングで無駄なコストが発生 • 煩雑な手動チューニングと安定しない性能 • ワークブック単位の 煩雑なデータ活用 • CPUライセンスもあり ユーザー数を追加しても安心
72. CPUライセンスもあり、ユーザー数を追加しても安心 Oracle Analytics Cloud 72 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates (イメージ図) Oracle Analytics Cloud 他社BIツール (イメージ図) 他社 BIツール Oracle Analytics Cloud • ユーザーライセンスによるコスト増加の懸念 ‒ ユーザー数が増えれば増えるほど雪だるま式に増えてしまう コスト ‒ 利用頻度の少ないユーザーにも割に合わないコスト発生 ‒ 全社的なBIに不向き • CPUライセンスもあり、ユーザー数を追加しても安心 ‒ CPU単位のライセンスもあり、ユーザー数の追加による 大幅なコスト増加の懸念なし ‒ 夜間などはサービスを一時停止させ、通常の15%課金へ ‒ 全社的なBIに最適 ユーザー数が増えれば 増えるほどコスト増加 CPUライセンスだから ユーザー数の追加も安心
73. オラクルのデータ分析基盤 ～ その優位性について ～ コスト、機能、運用管理のあらゆる面で優れたデータ分析基盤 73 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle Cloud Infrastructure 一般的なパブリック・クラウド • ユーザーライセンスによるコスト増加の懸念 • ワークブック単位の煩雑なデータ活用 • 乏しい拡張分析機能(AI/ML) • ピーク時に合わせたサイジングで無駄なコストが発生 • 煩雑な手動チューニングと安定しない性能 • CPUライセンスもあり、ユーザー数を追加しても安心 • データセットやデータモデルを共有したスムーズなデータ活用 • 豊富な拡張分析機能(AI/ML) • 負荷に合わせてリソースを自動スケーリングし、コスト最適化 • 人手を介さない自動チューニングと継続的で安定した性能 業務DB 他社DHW 他社 BIツール 業務DB Oracle Autonomous Database Oracle Analytics Cloud • ユーザーライセンスによる コスト増加の懸念 • ワークブック単位の 煩雑なデータ活用 • データセットやデータ モデルを共有した スムーズなデータ活用 • 乏しい拡張分析 機能(AI/ML) • 豊富な拡張分析 機能(AI/ML) • 負荷に合わせてリソースを自動スケーリングし、コスト最適化 • 人手を介さない自動チューニングと継続的で安定した性能 • ピーク時に合わせたサイジングで無駄なコストが発生 • 煩雑な手動チューニングと安定しない性能 • CPUライセンスもあり ユーザー数を追加しても安心
74. データの 変更・修正 ワークブック2 データセットを共有したスムーズなデータ活用 Oracle Analytics Cloud 74 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates データの 変更・修正 ワークブック3 ワークブック1 データの 変更・修正 データの取り込み データセットの共有 ワークブック3 ワークブック1 ワークブック2 セルフサービス BI データセットは複数のワークブック やユーザー間で共有可能 データの変更や修正は他の ワークブックには反映されない Oracle Analytics Cloud 他社BIツール • ワークブック単位の煩雑なデータ活用 ‒ 準備したデータはワークブック単位で使用 ‒ ワークブック内で行われたデータの変更や修正は他のワーク ブックには反映されない • データセットを共有したスムーズなデータ活用 ‒ 準備したデータセットは複数のワークブックやユーザー間で 共有可能 ‒ データ・フローで準備したデータセットも共有OK
75. データモデルを共有したスムーズなデータ活用 Oracle Analytics Cloud 75 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates エンタープライズ BI ワークブック3 ワークブック1 ワークブック2 データモデルやセキュリティ定義はワーク ブック単位となり、要件変更が発生した 場合、その都度、再設定が必要 ワークブック3 ワークブック1 ワークブック2 • テーブル間の結合 • 階層定義 • 計算式の定義 • セキュリティ設定など メタデータ・リポジトリ メタデータ・リポジトリを共有し、 データモデルやセキュリティ定義の 一元管理と展開が可能 Oracle Analytics Cloud 他社BIツール • ワークブック単位の煩雑なデータ活用 ‒ データモデルやセキュリティ定義はワークブック単位 ‒ 要件変更が発生した場合、その都度、再設定が必要 • データモデルを共有したスムーズなデータ活用 ‒ メタデータ・リポジトリの共有 ‒ データモデルやセキュリティ定義の一元管理と展開が可能
76. オラクルのデータ分析基盤 ～ その優位性について ～ コスト、機能、運用管理のあらゆる面で優れたデータ分析基盤 76 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle Cloud Infrastructure 一般的なパブリック・クラウド • ユーザーライセンスによるコスト増加の懸念 • ワークブック単位の煩雑なデータ活用 • 乏しい拡張分析機能(AI/ML) • ピーク時に合わせたサイジングで無駄なコストが発生 • 煩雑な手動チューニングと安定しない性能 • CPUライセンスもあり、ユーザー数を追加しても安心 • データセットやデータモデルを共有したスムーズなデータ活用 • 豊富な拡張分析機能(AI/ML) • 負荷に合わせてリソースを自動スケーリングし、コスト最適化 • 人手を介さない自動チューニングと継続的で安定した性能 業務DB 他社 BIツール 業務DB Oracle Autonomous Database Oracle Analytics Cloud • ユーザーライセンスによる コスト増加の懸念 • データセットやデータ モデルを共有した スムーズなデータ活用 • 乏しい拡張分析 機能(AI/ML) • 豊富な拡張分析 機能(AI/ML) 他社 DBサービス • 負荷に合わせてリソースを自動スケーリングし、コスト最適化 • 人手を介さない自動チューニングと継続的で安定した性能 • ピーク時に合わせたサイジングで無駄なコストが発生 • 煩雑な手動チューニングと安定しない性能 • ワークブック単位の 煩雑なデータ活用 • CPUライセンスもあり ユーザー数を追加しても安心
77. 豊富な拡張分析機能(AI/ML) Oracle Analytics Cloud 77 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
78. 豊富な拡張分析機能(AI/ML)に対する業界アナリストの評価 Oracle Analytics Cloud Oracle Analytics Blog: Oracle Analytics a Leader in Forrester Wave™ for Augmented BI Platforms https://blogs.oracle.com/analytics/post/oracle-analytics-a-leader-in- forrester-wave-for-augmented-bi-platforms Oracle Analytics Blog: Oracle Named a Leader in Embedded Analytics by Nucleus Research https://blogs.oracle.com/analytics/post/oracle-named-a-leader-in- embedded-analytics-by-nucleus-research Oracle Analytics a Leader in Forrester Wave™ for Augmented BI Platforms Oracle Named a Leader in Embedded Analytics by Nucleus Research Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 78
79. 参考情報) Oracle Analytics Cloudの製品開発戦略 BIツールに対するマーケットニーズの反映 79 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle Analytics Augmented 拡張分析(AI/ML) BIツールに対するマーケットニーズ ～ これまでと今現在のトレンド ～ Oracle Analytics Cloudの製品開発戦略 フォーカス=拡張分析機能(AI/ML) • ビジネスの状況を素早 く直感的に把握可能 な「ダッシュボード」や 「レポーティング」の活 用 • IT部門を頼らずに業 務担当者自らデータを 準備・加工および可視 化・分析 • システム組み込み型の AI/機械学習テクノロ ジーの活用 • Oracle Analyticsが ユーザーに代わってデー タを可視化・分析 Augmented 拡張分析(AI/ML) Self-Service セルフサービス指向 Governed エンタープライズ指向 これまで 今現在 Self-Service セルフサービス指向 Governed エンタープライズ指向
80. オラクルのデータ分析基盤 ～ その優位性について ～ コスト、機能、運用管理のあらゆる面で優れたデータ分析基盤 80 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle Cloud Infrastructure 一般的なパブリック・クラウド • ユーザーライセンスによるコスト増加の懸念 • ワークブック単位の煩雑なデータ活用 • 乏しい拡張分析機能(AI/ML) • ピーク時に合わせたサイジングで無駄なコストが発生 • 煩雑な手動チューニングと安定しない性能 • CPUライセンスもあり、ユーザー数を追加しても安心 • データセットやデータモデルを共有したスムーズなデータ活用 • 豊富な拡張分析機能(AI/ML) • 負荷に合わせてリソースを自動スケーリングし、コスト最適化 • 人手を介さない自動チューニングと継続的で安定した性能 業務DB 他社 DBサービス 他社 BIツール 業務DB Oracle Autonomous Database Oracle Analytics Cloud • ユーザーライセンスによる コスト増加の懸念 • データセットやデータ モデルを共有した スムーズなデータ活用 • 乏しい拡張分析 機能(AI/ML) • 豊富な拡張分析 機能(AI/ML) • 負荷に合わせてリソースを自動スケーリングし、コスト最適化 • 人手を介さない自動チューニングと継続的で安定した性能 • ピーク時に合わせたサイジングで無駄なコストが発生 • 煩雑な手動チューニングと安定しない性能 • ワークブック単位の 煩雑なデータ活用 • CPUライセンスもあり ユーザー数を追加しても安心
81. 負荷に合わせてリソースを自動スケーリングし、コスト最適化 Oracle Autonomous Database 81 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle Autonomous Database 他社DBサービス • ピーク時に合わせたサイジングで無駄なコストが発生 ‒ クラウドにも関わらずピーク時に合わせたサイジングが必要 で無駄なコストが発生 ‒ シェイプ単位での拡張のみで、システムの再起動も必要 • 負荷に合わせてリソースを自動スケーリングし、コスト最適化 ‒ 負荷状況に合わせてリソースの拡張/縮小を自動スケーリ ング ‒ リソースの拡張/縮小は無停止で実行 6時 12時 18時 24時 翌6時 0 4 8 16 実際に使用しているリソース 課金対象のリソース ～ ～ ピーク時に 合わせた サイジング が必要 ECPU数 6時 12時 18時 24時 翌6時 0 4 8 16 実際に利用しているリソース ～ ～ 課金対象のリソース 日中時間帯のスパイクに対応 夜間バッチ処理の 高負荷に対応 シェイプ単 位の拡張 のみ システムの 再起動が 必要
82. 人手を介さない自動チューニングと継続的で安定した性能 Oracle Autonomous Database 82 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 性能比較 ユーザーがチューニングした既存DWH vs 自動チューニングのOracle Autonomous Database Elapsed Time (sec) 5137 Customer Tuned 2551 ADW 某証券取引所 某製造業 4051 Customer Tuned 2835 ADW 某銀行 2831 Customer Tuned 2265 ADW • Customer Tuned: パーティション、コンプレッション等を活用したチューニング • ADW: Oracle Autonomous Data WarehouseのAI/機械学習テクノロジーを活用した自動チューニング Oracle Autonomous Databaseの自動チューニングは ユーザーがチューニングした既存DWHと比較して 継続的で安定した高い性能を発揮
83. Oracle Analytics Cloud ～ 他社BIツールとの比較一覧(1/3) ～ Oracle Analytics Cloud: Augmented Analytics at Scale(抜粋および抄訳) 83 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle Analytics M社 S社(T) セキュリティ、ガバナンス、サポート 一体化された環境で分かりやすいコスト管理および統制 • × ▲ ベンダーロックインを回避するために、複数のクラウドプロバイダーにわたる包括的な移行を サポート • × • シンプルなライセンス(※)で隠れコストを回避 (※) 透明性の高い価格設定、パッケージング、サポート込み • × • 多くのユーザーに幅広く拡張できるコスト効率性(CPUライセンスの存在) • ▲ × データ接続およびAPI リレーショナルデータベース、構造化、非構造化、SaaSおよびグラフデータソースのサポート • • ▲ ストリーミングデータソース • • ▲ 統合や埋め込み分析、モバイル分析のための開発者向けAPIを追加コスト不要で提供 • × ▲ 参考) 「Oracle Analytics Cloud: Augmented Analytics at Scale」 https://www.oracle.com/business-analytics/comparison-chart.html
84. Oracle Analytics Cloud ～ 他社BIツールとの比較一覧(2/3) ～ Oracle Analytics Cloud: Augmented Analytics at Scale(抜粋および抄訳) 84 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle Analytics M社 S社(T) データ・モデリングおよびデータの準備 ノーコードのビジュアルなデータの準備およびワークフロー • ▲ • データの拡充によるインテリジェントなデータの準備: 機械学習テクノロジーを活用して データセットにコンテキストを追加し、より深いインサイトの獲得を実現 • × × 複数のサブジェクト・エリアやその他の高度なモデリングシナリオに対応する大規模で複雑な モデルをサポート(エンタープライズグレードのセマンティック・レイヤー) • • ▲ データモデルへのアクセス、エクスポートおよびサードパーティのアナリティクスツールとの相互運用性 • • × アドバンスト・アナリティクス(Advanced Analytics) 完全な機械学習モデルの構築、展開および管理されたコンサンプション • • × ライブストリーミングデータソースを使用したリアルタイム分析 • • × 参考) 「Oracle Analytics Cloud: Augmented Analytics at Scale」 https://www.oracle.com/business-analytics/comparison-chart.html
85. Oracle Analytics Cloud ～ 他社BIツールとの比較一覧(3/3) ～ Oracle Analytics Cloud: Augmented Analytics at Scale(抜粋および抄訳) 85 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle Analytics M社 S社(T) 使いやすさ / ユーザーエクスペリエンス 接続、データの準備、データの可視化、機械学習を1つのユーザーエクスペリエンスに統合 • ▲ 複数のツールが必要 ▲ 複数のツールが必要 IT部門のサポートを必要としないビジネスユーザー向けのセルフサービスによるデータの可視化と ストーリーテリング • ▲ • 高額な再構築プロジェクトを必要としないOracle Business Intelligence Enterprise Editionへの効率的な移行 • × × データの可視化およびストーリーテリング 一般的なチャートタイプ、カスタム・ビジュアライゼーションおよび拡張可能なSDKを活用した インタラクティブなデータの可視化 • • • 追加のGISライセンスを必要としないジオコーディング、地理空間計算およびマップ・レイヤリング による可視化 • ▲ • サードパーティのアドインを必要としないナレッジグラフ分析と可視化 • • × 高度にフォーマットされたピクセルパーフェクトなレポーティングと定期配信 • • × 参考) 「Oracle Analytics Cloud: Augmented Analytics at Scale」 https://www.oracle.com/business-analytics/comparison-chart.html
86. 参考) 「Oracle Analytics Cloudの新機能」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/acswn/index.html ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください Oracle Analytics Cloud ～ 約2ヶ月ごとの新バージョンリリース ～ BIツールに対するマーケットニーズを反映した490以上の新機能リリース 86 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 約2ヶ月ごとの 新バージョン(新機能) リリース 2020年 2021年 2022年 2023年 5.6 25 September 2022 May 2022 January 2022(6.4) August 2021(6.2) May 2021(6.0) September 2020(5.8) January 2023 May 2023 September 2023 November 2022 March 2022 July 2022 October 2021(6.3) July 2021(6.1) July 2020(5.7) January 2021(5.9) 5.5 March 2023 July 2023 November 2023 26 Oracle Analytics Cloud 9 22 13 9 9 7 11 10 19 32 12 23 9 11 5 12 17 16 27 2024年 January 2024 September 2022 May 2022 Next January 2025 September 2024 May 2024 January 2023 May 2023 September 2023 November 2022 March 2022 July 2022 March 2025 November 2024 March 2024 July 2024 March 2023 July 2023 November 2023 21 22 15 19 32 xx xx xx xx xx xx 15 22 21 nn xx xx xx xx xx 新機能数 2025年
87. 参考) 「サービス管理」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/acsgs/service-management.html ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください Oracle Analytics Cloud ～ オラクルが運用管理をカバー ～ オラクルがAnalytics/BIプラットフォームの運用管理をカバーしてお客様負担を大幅に削減 87 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Customer Managed Customer Managed + 機能提供 Oracle Managed オンプレミス Oracle Analytics Server AP設計・構築 サービスのバックアップ・リストア サービスへのパッチ適用・アップグレード サービスの監視 OSへのパッチ適用 ファシリティおよびサーバー管理 インスタンスの作成・管理 インスタンスの作成・管理 AP設計・構築 サービスの監視 サービスのバックアップ・リストア サービスへのパッチ適用・アップグレード OSへのパッチ適用 ファシリティおよびサーバー管理 クラウド Oracle Analytics Cloud Customer Managed + 機能提供 ✓ インスタンスの作成・管理 ✓ ユーザーの管理 ✓ データモデルの設計・構築など Oracle Managed Oracle Analytics Cloudインスタンスの 基盤管理 ✓ ファシリティおよびサーバー管理 ✓ OSへのパッチ適用 ✓ サービスの監視 ✓ サービスへのパッチ適用・アップグレード ✓ サービスのバックアップ・リストア
88. アジェンダ 88 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ① サービス概要 ② セルフサービスBI(Professionalエディション) ③ エンタープライズBI(Enterpriseエディション) ④ 導入事例 ～ 抱えていた課題とそのソリューション事例 ～ ⑤ オラクルのデータ分析基盤 ～ その優位性について ～ ⑥ Oracle Analytics Cloud ～ ライセンス情報 ～ ⑦ Appendix①) 導入事例一覧 Appendix②) 良質なデータ分析を実現するためには ～ Oracle Modern Data Platform ～ Appendix③) リソース情報
89. Oracle Analytics Cloud ～ ライセンス情報 ～ ご利用の規模感に合わせて、選べる2つの課金体系 89 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates CPUライセンス (OCPU Per Hour) ユーザーライセンス (User Per Month) ⚫ CPU単位のライセンス ⚫ CPU単位にて、ユーザー数の追加による大幅なコス ト増加の懸念なし ⚫ 事業部単位や全社的なご利用に最適 ⚫ ユーザー単位のライセンス ⚫ ユーザー単位にて、小規模でユーザー数が固定され ている場合に適切なコストパフォーマンスを発揮 ⚫ 部門単位や課単位のご利用に最適
90. Universal Credits(UC) ユーザーライセンス(User Per Month) CPUライセンス(OCPU Per Hour) Oracle Analytics Cloud ～ ライセンス情報 ～ 選べる2つの課金体系※ : CPUライセンス or ユーザーライセンス 90 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates エディション Pay as You Go(¥) Annual Flex(¥) 一時停止中 Professional ¥166.6715 ¥166.6715 15%課金 Enterprise ¥333.343 ¥333.343 15%課金 エディション Pay as You Go(¥) Annual Flex(¥) 一時停止中 最少構成ユーザー数 Professional ¥2,480 ¥2,480 通常課金 10 Enterprise ¥12,400 ¥12,400 通常課金 10 ※設定可能ユーザー数: 10～3,000ユーザー ※ユーザーがアクティブかどうかに関わらず、月内に設定したユーザー数による課金 ※ユーザーを削除した場合でも月内における最大ユーザー数で課金 ※1OCPU: 非本番環境(テスト、開発およびトレーニングなどを目的とした環境) ※2OCPU以上: 本番環境 参考) 「本番環境と非本番環境の違い」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/acoci/what-sizing-options-are- available-you.html#GUID-7D6DB4EE-8DD5-44C5-9B6E-9FA847463A5F__NONPROD ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください 参考) 「Oracle Cloud Services contracts」 https://www.oracle.com/contracts/cloud-services/ ※ インスタンスの作成時に選択
91. Oracle Analytics Cloud ～ ライセンス情報 ～ コスト比較(CPUライセンス vs ユーザーライセンス) (設定シナリオ) • サイジングの諸条件(ユースケースなど)を割愛し、シンプルにユーザー数(10/25/50/100/200/300)でコスト比較した場合 • Professionalエディション • Annual Flex • CPUライセンスは本番: 2OCUP • CPUライセンスの月換算時間: 24時間 x 31日間 = 744時間 91 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ユーザー数 CPUライセンス (OCPU Per Hour – 本番: 2OCPU) ユーザーライセンス (User Per Month※) 10 ¥248,007.192 ¥24,800 25 ¥248,007.192 ¥62,000 50 ¥248,007.192 ¥124,000 100 ¥248,007.192 ¥248,000 200 ¥248,007.192 ¥496,000 300 ¥248,007.192 ¥744,000 【月額コスト】 ユーザー数が少ない場合、 ユーザーライセンスがお得 ユーザー数が多い場合、 CPUライセンスがお得 ※ User Per Monthにて内部的に割り当てられているOCPU数は非公開。なお、構成制限は以下URLをご参照ください 参考) 「サービスを使用すると予想されるユーザーの数」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/acoci/what-sizing-options-are-available-you.html#GUID-7D6DB4EE-8DD5-44C5-9B6E- 9FA847463A5F__USERS ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください
92. 参考情報) Oracle Analytics Cloudのスケーリングについて ニーズの変化に応じてサービスを停止させることなくOCPU数またはユーザー数をスケーリング能 92 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ユーザーライセンス(User Per Month) CPUライセンス(OCPU Per Hour) • 「1～16OCPU」の間で特定のOCPU数でスケーリング可能 (注意事項) スケーリングの範囲には制限があり、その範囲を超える場合(例: 16OCPUから24OCPUへ)、インスタンスの再作成とコンテンツの移 行が必要 参考) 「スケーリングについて」 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/acoci/scaling.html ※ 最新情報は英語版マニュアルをご参照ください • 例えば、「10～400ユーザー」、「401～600ユーザー」の間で1 ユーザー単位でスケーリング可能 (注意事項) スケーリングの範囲には制限があり、その範囲を超える場合(例: 300ユーザーから500ユーザーへ)、インスタンスの再作成とコンテン ツの移行が必要
93. Oracle Analytics Cloud ～ ライセンス情報 ～ Bring Your Own License(BYOL) to PaaS - Oracle Analytics Cloud エディション Pay as You Go(¥) Annual Flex(¥) Professional - BYOL ¥50.003(通常価格より70%Off) ¥50.003(通常価格より70%Off) 【変換率】 • サポートされる1Processorライセンス毎に最大: 2OCPUまたはサポートされる25Named User Plusライセンス毎に1OCPU 【変換対象製品】 • Oracle Data Visualization Enterprise – BYOL ¥50.003(通常価格より85%Off) ¥50.003(通常価格より85%Off) 【変換率】 • サポートされる1Processorライセンス毎に最大: 2OCPUまたはサポートされる25Named User Plusライセンス毎に1OCPU 【変換対象製品】 • Oracle Business Intelligence Suite Foundation Edition • Oracle Business Intelligence Foundation Suite • Oracle Business Intelligence Suite Extended Edition • Oracle Business Intelligence Enterprise Edition Plus • Oracle Business Intelligence Enterprise Edition ※BYOL to PaaS - Oracle Analytics CloudはOCPU Per Hourのみで提供(User Per Monthは不可) ※変換率を満たすために、変換対象製品のライセンス数量を合算することが可能 参考) 「Oracle Bring Your Own License(BYOL)に関するFAQ」 https://www.oracle.com/jp/cloud/bring-your-own-license/faq/ 参考)「Oracle Cloud Services contracts」 https://www.oracle.com/contracts/cloud-services/ Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 93 Universal Credits(UC) CPUライセンス(OCPU Per Hour)
94. 参考情報) Bring Your Own License(BYOL) to PaaSについて BYOL to PaaSとは • お客様が所有しているオンプレミス・ソフトウェアのライセンスをOracle Cloudサービス(PaaS)に変換し、通常よりお安くOracle Cloudサービスをご利用し て頂けるプログラム • お客様はオンプレミス・ソフトウェアのサポート契約を通じてOracle Cloudサービスのサポートを受けることになり、所有しているオンプレミス・ソフトウェアの サポート契約の継続は必要 • Oracle Analytics CloudはBYOL to PaaSに対応しており、所有しているオンプレミスOracle Business Intelligence製品のライセンスをOracle Analytics Cloudに変換し、通常よりお安くご利用して頂けます 94 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 参考) 「Oracle Bring Your Own License(BYOL)に関するFAQ」 https://www.oracle.com/jp/cloud/bring-your-own-license/faq/ 参考) 「Oracle Cloud Services contracts」 https://www.oracle.com/contracts/cloud-services/ Oracleオンプレミス・ソフトウェアの ライセンス持ち込み (BYOL to PaaS) Oracleオンプレミス・ソフトウェア 並行稼働期間: 最長100日間 Oracle Cloudサービス(PaaS)の利用開始後(= BYOL to PaaSインス タンスの作成後)、移行のための作業期間として最長100日間の並行稼 働期間を付与 利用停止 Oracle Cloudサービス(PaaS) ※ 独立したBYOL to PaaSインスタンスの作成 ※ 通常のPaaSインスタンスとの混在は不可
95. Oracle Analytics Cloud ～ 提供機能一覧 ～ 95 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle Analytics Cloud Professional Enterprise Professional – BYOL Enterprise - BYOL セルフサービスBI 【Data Visualization】 • • • • ダッシュボード 【Oracle Analytics Interactive Dashboards】 • • 警告配信 【Oracle Analytics Delivers】 • • レポーティング 【Oracle Analytics Publisher】 • • 自由分析 【Oracle Analytics Answers】 • • Office連携 【Oracle Smart View for Office】 • • モバイルアプリ 【Oracle Analytics Mobile】 • • • • 管理者向けツール (リポジトリの作成・編集など) Oracle Analytics Client Tools • • 各OCPU毎に 5ユニーク・ユーザー
96. Oracle Analytics Cloud ～ 国内提供リージョン ～ 東京および大阪リージョンにて利用可能 96 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 大阪リージョン 東京リージョン OCPU Per Hour/User Per Monthともに 東京および大阪リージョンにて利用可能
97. アジェンダ 97 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ① サービス概要 ② セルフサービスBI(Professionalエディション) ③ エンタープライズBI(Enterpriseエディション) ④ 導入事例 ～ 抱えていた課題とそのソリューション事例 ～ ⑤ オラクルのデータ分析基盤 ～ その優位性について ～ ⑥ Oracle Analytics Cloud ～ ライセンス情報 ～ ⑦ Appendix①) 導入事例一覧 Appendix②) 良質なデータ分析を実現するためには ～ Oracle Modern Data Platform ～ Appendix③) リソース情報
98. Oracle Analytics Cloud 導入事例一覧① ～ 日本オラクル発表 ～ ※ 各事例の詳細はリンクをクリックしてください 流通・サービス 株式会社壱番屋様 "ココイチ"の愛称で親しまれる カレー専門店「カレーハウス CoCo壱番屋」などの店舗運 営およびフランチャイズ展開 食を通じたサービスで世界に笑顔を届けるため、 POSシステムおよび入出荷システムのデータ活用基盤を Oracle Cloud Infrastructureで刷新 株式会社ケーブルメディア四国様 香川県高松市に本社を置く ケーブルテレビ局 秒単位の膨大な視聴率データをOracle Autonomous Data Warehouseに投入して Oracle Analytics Cloudでスムーズに見える化 データに基づく新たな “気づき“ を直感的に発見し、番組改編に大きく貢献 三井不動産ファシリティーズ株式会社様 三井不動産グループの施設管 理業務 経理データ分析基盤の導入により、ビル別収支表などの帳票作成業務の効率化と 経営層へのデータ・ビジュアライゼーションを活用した説明でビジネス上の迅速な意思決定を支援 株式会社ティ・ジョイ様 東映のグループ企業 シネマコンプレックスの運営 東映グループのシネコン、 Oracle Analytics Cloudを活用して現場主導でデータドリブンマーケティングを実現 株式会社平田タイル様 内外装タイル等の建築資材の 販売・施工 自由度の高い分析ツールで客観的な市場把握を行うためOracle Cloudを導入 株式会社リージョナルマーケティング様 北海道地域における共通ポイ ントカード「EZOCA (エゾカ)」 の発行・運営 北海道地域共通ポイントカード「EZOCA (エゾカ)」の利用促進に向けて 新たなデータ分析基盤にOracle Cloudを導入、「新北海道スタイル」にも対応 株式会社日本セレモニー様 冠婚葬祭関連サービス データ活用基盤の構築からデータドリブンな経営を目指して Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 98
99. Oracle Analytics Cloud 導入事例一覧② ～ 日本オラクル発表 ～ ※ 各事例の詳細はリンクをクリックしてください 流通・サービス 株式会社カウネット様 オフィス用品の通信販売 コクヨの通販「カウネット」を展 開 機械学習による顧客分析とデジタル・マーケティングをOracle Cloudで実現 小田急電鉄株式会社様 東京都および神奈川県を中 心に旅客鉄道事業や不動産 業を展開 小田急沿線の地域コミュニティ活性化アプリ「KYOUDOKO (キョウドコ)」の利用ログを解析し、 街への愛着を創出する施策を展開 メーカー 株式会社資生堂様 化粧品の製造・販売等 約5,000人が利用する販売・顧客分析システム基盤をOCIへ移行し、 将来のシステム更改負荷を低減 株式会社伊藤園様 茶製品・飲料の製造・販売等 伊藤園、Oracle Cloud Infrastructureでデータドリブンな営業活動を推進 日本メクトロン株式会社様 電子部品の製造販売 販売管理データ統合基盤によるデータドリブンな業務オペレーションを オラクルの自律型データベースで実現 清水建設株式会社様 大手総合建設会社 建設現場での安全関連業務を効率化。 協力会社との連絡・確認・報告等をデジタル化、従業員の生産性向上と業務データの集約を 可能にし、デジタル・トランスフォーメーション推進 株式会社オカムラ様 オフィスや店舗等の家具・什器 の製造・販売 データ分析基盤をOracle Autonomous Data Warehouseと Oracle Analytics Cloudへ移行、 BIレスポンスタイムを最大60分の1に短縮しつつ年額費用を36％削減 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 99
100. Oracle Analytics Cloud 導入事例一覧③ ～ 日本オラクル発表 ～ ※ 各事例の詳細はリンクをクリックしてください メーカー オムロン阿蘇株式会社様 環境エネルギー関連機器の製 造 生産情報の迅速な集計および生産ラインの見える化を目的に Oracle Cloud Infrastructureを導入 メタウォーター株式会社様 水環境分野における総合エン ジニアリング オラクルのクラウド型データ可視化・分析サービスにより、 各種装置・設備の障害に対する予兆検知、原因を柔軟かつ迅速に特定 金融 SBI損害保険株式会社様 損害保険会社 基幹業務を支える情報システムを刷新、 オラクルのフルマネージドPaaSに統一し大幅な運用効率化を狙う IT 株式会社クレアンスメアード様 ポイント管理/顧客管理システ ム等の導入・構築 ポイント管理・顧客管理システムのサービス基盤にOracle Cloudを導入 多様化かつ高度化する企業の分析ニーズに対応 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 100
101. Oracle Analytics Cloud 導入事例一覧④ ～ 日本オラクル発表 ～ ※ 各事例の詳細はリンクをクリックしてください 公共(地方自治体) 熊本県宇城市様 コロナワクチン接種などの行政政策をEBPMの考えに則り対応 東京都三鷹市様 EBPM推進を支える新たな取り組み データ利活用基盤として市民の声を能動的に把握する仕組みを整備 北海道岩見沢市様 除排雪事業の効率化による市民満足度向上を目的としたICTおよびデータの利活用 静岡県三島市様 スマートシティ化を見据えたデータ利活用の実施 北海道富良野市様 除排雪車両走行データ、業務記録、天候データなどを Oracle Autonomous Data WarehouseおよびOracle Analytics Cloudで分析し 除排雪作業の見える化および効率化を支援 愛知県瀬戸市様 EBPMを実現するためデータ分析クラウドを活用 地域社会のニーズに対応する政策企画・立案を強化 公共(教育) 国立大学法人北海道大学様および 北海道富良野市様 富良野市のスマートシティ推進で産官学連携 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 101
102. Oracle Analytics Cloud 導入事例一覧⑤ ～ パートナー発表 ～ ※ 各事例の詳細はURLをクリックしてください パートナー: 株式会社 クロスキャット 社会医療法人 愛仁会様 医療法人 データ分析基盤をオンプレミスからOracle Cloud Infrastructure(OCI)へクラウドリフト データ取得にかかる時間が1日半から10分になり業務効率大幅向上 https://xcc-dash.jp/cases/case06/ 株式会社 甲羅様 かに料理・和風料理・鍋料 理・焼肉料理等の店舗経営 およびフランチャイズ店舗への 経営指導 かに料理専門店「甲羅本店」や鍋料理専門店「赤から」など飲食店約200店舗展開する 株式会社甲羅にOracle Cloud Infrastructureによるデータ分析基盤構築ソリューションを 導入 https://www.xcat.co.jp/ja/news/news202409126001.html 株式会社壱番屋様 "ココイチ"の愛称で親しまれる カレー専門店「カレーハウス CoCo壱番屋」などの店舗運 営およびフランチャイズ展開 売上データなどの全社的な共有スピードを高速化 Excelを使用しない設計で作業効率も200％向上 https://www.xcat.co.jp/ja/service/case/ichibanya.html サンフロンティア不動産株式会社様 不動産再生事業、不動産 サービス事業、ホテル・環境事 業ほか ADW・OACを活用したデータ分析に基づく経営戦略で 都市と中小型オフィスビルの未来を創る不動産データ基盤プロジェクト支援 https://www.xcat.co.jp/ja/service/case/sunfrt.html ※ サンフロンティア不動産株式会社さまにおける不動産データ基盤のプロジェクトは「第2回 中堅企業DXアク セラレーションプログラム」コンテストにて入賞 出典) サンフロンティア不動産株式会社さま ニュースリリース https://www.sunfrt.co.jp/latest/files/2111_0004/211125.pdf 岩渕薬品株式会社様 医薬品、医療機器等の販売 Oracle Cloud Infrastructure基盤で電子帳票システムを刷新 https://www.xcat.co.jp/ja/service/case/iwabuchi.html Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 102
103. Oracle Analytics Cloud 導入事例一覧⑥ ～ パートナー発表 ～ ※ 各事例の詳細はURLをクリックしてください パートナー: 株式会社 クロスキャット 社会医療法人財団 白十字会 佐世保中央病院様 医療法人 オンプレミス環境のBIシステムをバージョンアップ 併せてOracle Cloud Infrastructureへの移行を実施 https://www.xcat.co.jp/ja/service/case/hakujyujikai.html ゴダイ株式会社様 ドラッグストアや調剤薬局等の 展開 Oracle Autonomous Data WarehouseとOracle Analytics Cloudにより 統合情報DWHを構築 https://www.xcat.co.jp/ja/service/case/godai.html スペースバリューホールディングス株式会 社様 システム建築事業､立体駐車 場事業および総合建設事業 等を展開するグループ会社の 経営管理およびそれに附帯す る業務 Oracle Cloud Infrastructure上にデータ分析基盤を構築 作業時間短縮やIT部門を介さないデータ分析環境を実現 https://www.xcat.co.jp/ja/service/case/svh.html パートナー: 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 株式会社伊藤園様 茶製品・飲料の製造・販売等 全社員が活用するデータ活用の環境をオラクルの「Autonomous Data Warehouse」と 「Oracle Analytics Cloud」で刷新 AIによる運用の自動化とデータ活用の高度化を推進 https://www.ctc-g.co.jp/report/case-study/itoen/ パートナー: 株式会社ジール 株式会社リードヘルスケア様 一般用医薬品、健康食品等 のヘルスケア関連商品の総合 商社 ジールの支援のもと 営業支援システムをクラウド化 Oracle Cloudの採用で大幅なパフォーマンス向上を実現 https://www.zdh.co.jp/customer/wholesale/reed-hc/ Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 103
104. 株式会社壱番屋様 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 104 PC･タブレットから素早く帳票閲覧 データドリブンな店舗運営へ 経営層・FCオーナー・社員が活用する 全社データ活用基盤 食を通じたサービスで世界に笑顔を届けるため、 POSシステムおよび入出荷システムのデータ活用 基盤をOracle Cloud Infrastructureで刷新 Excelを使用しない設計で 作業効率200％向上 「20年以上前に導入した旧DWHではExcelでの加工が必須で、 1,200店舗の各種指標を揃えるだけで相当な時間を要していまし た。POSシステムと基幹システムの刷新に併せてOracle Autonomous Data WarehouseならびにOracle Analytics Cloudを導入することで必要なデータは全て即時閲覧が可能となり ました。」 株式会社壱番屋 DX推進部 平岡宥二氏
105. 顧客事例: 株式会社壱番屋様 システム構成イメージ 分析イメージ 利用サービス • Oracle Autonomous Data Warehouse(ADW) • Oracle Analytics Cloud(OAC) 導入パートナー • 株式会社 クロスキャット 105 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 株式会社壱番屋 • “ココイチ”の愛称で親しまれるカレー専門店「カレーハウスCoCo壱番 屋」などの店舗運営およびフランチャイズ展開。日本国内で1,225店 舗、アメリカ、タイ、中国など世界各国でも216店舗を展開 (2024年4月末現在) 導入背景 • 店舗POSシステムの刷新にあたり、データ活用基盤の刷新を検討 • 旧DWHは、一部の社員しか利用できず、社員および各店舗に対して 情報共有するためには、Excelでの加工と配布が必要で、作業負荷が 高く、また、情報の鮮度が低かったり、情報量が少ないケースもあり、 データ活用に支障があった 導入効果 • 全社データ活用基盤として、OACで全社ポータルサイトを構築したこと により、これまでExcelでは実現できなかった速報値の提供や地図・グラ フを活用したビジュアルな表現で必要な情報を専門知識を持たない社 員まで展開が可能になった • PC･タブレットから素早く帳票閲覧、データドリブンな店舗運営を支援 • ADWに付帯のOracle APEXを利用することで、マスターデータ更新や 予実管理入力、インフォメーションの登録などを行い、情報鮮度を向上 • Excel編集作業がなくなり、情報共有の作業効率が200％改善 食を通じたサービスで世界に笑顔を届けるため、POSシステムおよび入出荷システムのデータ活用基盤を Oracle Cloud Infrastructureで刷新 POSシステム 入出荷システム Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Analytics Cloud 全社ポータルサイト Oracle APEX マスターデータ更新 予実管理入力 インフォメーション登録ほか PC or タブレット
106. インタビュー記事のご紹介 株式会社壱番屋様 106 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates データ活用基盤刷新プロジェクトに採用 Excelを使用しない設計で作業効率200％向上 Powered by クロスキャット様 https://xcc-dash.jp/cases/case05/ ＼わくわくするデータ活用でさらに手厚い店舗支援へ／ 「カレーハウスCoCo市場屋」がクラウドで目指す新たなステージ 日経クロステック https://special.nikkeibp.co.jp/atcl/NXT/24/oracle1227/
107. 株式会社ケーブルメディア四国様 視聴者ニーズのわずかな変化を直感的に発見 番組改編に大きく貢献 (番組改編後の接触率: 最大50%アップ) データ分析基盤を企画部のみで運用 視聴率データの分析基盤の導入により 経営層へのレポート作成業務を大幅削減 (1週間から1時間へ) 秒単位の膨大な視聴率データをOracle Autonomous Data Warehouseに投入し てOracle Analytics Cloudでスムーズに見 える化。データに基づく新たな"気づき"を直感的 に発見し、番組改編に大きく貢献 「弊社はこれまで、放送部門の経験や勘に頼るなど、属人的な番組 編成・改編を行っていました。しかしながら、実際に顧客と接している 営業部門からは、編成とニーズにズレがあることを指摘されており、こ ういった状況を打破し、データに基づく編成に切り替えるべく、視聴率 データを取得したものの、秒単位の膨大な視聴率データを、Excel 上で分析することに限界を感じておりました。こういった分析業務を、 IT部門を持たない弊社でも簡易に実施できるサービスを模索してい たところ、業務部門主導で活用できる本サービスに出会いました。 現在では、Oracle Autonomous Data Warehouseならびに Oracle Analytics Cloudを活用することで、分析作業の大幅な 効率化に繋がっており、今後、同様に膨大なデータを取り扱う、コー ルセンターにおける入電状況分析などへの活用も検討していきたいと 思います」 株式会社ケーブルメディア四国 企画部企画課 課長代理 田中 敬二 氏 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 107
108. 秒単位の膨大な視聴率データをOracle Autonomous Data Warehouseに投入してOracle Analytics Cloudでスムーズに見える化。データに基づく新たな”気づき”を直感的に発見し、番組改編に大きく貢献 株式会社ケーブルメディア四国 • 香川県高松市に本社を置くケーブルテレビ局 • サービス提供エリアは、高松市、東かがわ市、さぬき市およ び三木町 従来の課題 • 経験や勘に頼らない、データに基づく視聴者ニーズの把握と 番組改編などの意思決定を推進すべく、外部から視聴率 データを手配。しかしながら、秒単位の膨大な視聴率データ をExcel上で加工・集計し、グラフ作成を行っていたため、多 くの煩雑な作業が発生していた 導入効果 • 視聴率データの分析基盤の導入により、経営層へのレポー ト作成業務を大幅削減(1週間から1時間へ) • 視聴者ニーズのわずかな変化を直感的に見える化し、番組 改編に大きく貢献(番組改編後の接触率: 最大50%アッ プ) • 初期導入時、オラクルのコンサルティング・サービスからレク チャーを受け、データ分析基盤を企画部のみで運用 システム構成イメージ 分析イメージ 利用サービス • Oracle Autonomous Data Warehouse • Oracle Analytics Cloud • Oracle Consulting Service 顧客事例: 株式会社ケーブルメディア四国様 Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Analytics Cloud 設定済み指標を活用した 視聴率データのスムーズな見える化 秒単位の膨大な視聴率 データ(外部データ) 月次定点観測による 視聴者ニーズの動向把握 四半期毎の経営層へのレポーティング (従前の1週間作業から1時間へ大幅削減) 視聴率データの投入 データ接続 平均接触率のレーダー折れ線 平均接触率のヒートマップ Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 108
109. 顧客事例: 株式会社ケーブルメディア四国様 秒単位の膨大な視聴率データをOracle Autonomous Data Warehouseに投入してOracle Analytics Cloudでスムーズに見える化。データに基づく新たな”気づき”を直感的に発見し、番組改編に大きく貢献 ⚫ Oracle Analytics Cloudを活用して、データに基づく新たな”気づき”を直感的に発見し、番組改編に大きく貢 献した方法 平均接触率のレーダー折れ線 平均接触率のレーダー折れ線により 視聴者の生活リズムと接触率を直感的に把握 番組改編のヒントに!! 平均接触率のヒートマップ 番組表に沿った平均接触率のヒートマップにより 接触率の高低を どの曜日のどの時間帯なのかを直感的に把握 番組改編のヒントに!! Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 109
110. 三井不動産ファシリティーズ株式会社様 経理データ分析基盤の導入により、 ビル別収支表などの帳票作成業務の効率化と 経営層へのデータ・ビジュアライゼーションを活用 した説明でビジネス上の迅速な意思決定を支援 集計データから明細データへ スムーズなドリルダウン分析を実現 データ・ビジュアライゼーションを活用した説明で 経営層における納得感の向上と ビジネス上の迅速な意思決定を支援 帳票作成業務を80%削減 (1週間から1日へ) Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 110
111. 経理データ分析基盤の導入により、ビル別収支表などの帳票作成業務の効率化と 経営層へのデータ・ビジュアライゼーションを活用した説明でビジネス上の迅速な意思決定を支援 三井不動産ファシリティーズ • 三井不動産グループの施設管理業務を担う企業。グループの建 物を中心に、300棟以上のオフィスビルや商業施設などの設備管 理、清掃、警備等の請負 従来の課題 • 経理課主体によるビル別収支表などの帳票作成業務において、 社内約20部門に対する物件管理シート(Excelマクロ)の配布と 収集、その後の集計業務で多くの煩雑な作業が発生 • 経理関連データの収集・蓄積および分析基盤の不在による非効 率な人海戦術からの脱却 導入効果 • 経理データ分析基盤の導入により、帳票作成業務を80%削減 (1週間から1日へ) • 複数データの照合などにおけるオペレーションミスを根絶 • Excelマクロを使用した分析では2パターンのみだったが、新たな データ分析基盤では16パターンに増え、分析深度を向上 • 集計データから明細データへスムーズなドリルダウン分析を実現 • 経営層へデータ・ビジュアライゼーションを活用した説明で経営層 における納得感の向上とビジネス上の迅速な意思決定を支援 Before/After 利用サービス・製品 • Oracle Autonomous Data Warehouse • Oracle APEX • Oracle Analytics Cloud • Oracle Consulting Service 顧客事例: 三井不動産ファシリティーズ株式会社様 After Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Analytics Cloud Oracle APEX 各部門の担当者 経理部 経営層 データ・ビジュアライゼーションの活用 ビジネス上の迅速な意思決定へ 業務システム 業務システム 各種Excelファイル GUIベースによる データ入力・更新 Webブラウザベースによる 集計データの抽出・分析 Before 業務システム 業務システム 経理部 A部門 B部門 C部門 D部門 E部門 F部門 ・・・・・ 社内約20部門 社内約20部門へ Excelシート(未記入)の配布 社内約20部門から Excelシート(記入済)の収集 管理データ CSVファイル CSVファイル 目的別帳票作成 データの照合および集計 (Excelマクロ) Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 111
112. 経理データ分析基盤の導入により、ビル別収支表などの帳票作成業務の効率化と 経営層へのデータ・ビジュアライゼーションを活用した説明でビジネス上の迅速な意思決定を支援 サンプル画面 サンプル画面 顧客事例: 三井不動産ファシリティーズ株式会社様 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 112
113. • 属人的な施策から数値を根拠としたデータドリブ ンマーケティングを実現。ターゲットを絞ったキャン ペーンやイベントを行うことにより、劇場動員数や 顧客満足度の向上に貢献 • 地図データと連携し可視化することで、新たな視 点でのインサイトを獲得。緻密なエリアマーケティ ングを実現 • 現場主導でデータ分析基盤を運用。劇場担当 者は共通のデータ分析基盤を活用することで 情報共有に費やしていた作業工数を削減 株式会社ティ・ジョイ様 東映グループのシネコン、 Oracle Analytics Cloudを活用して 現場主導でデータドリブンマーケティングを実現 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 113
114. 東映グループのシネコン、Oracle Analytics Cloudを活用して現場主導でデータドリブンマーケティングを実現 株式会社ティ・ジョイ • 東映のグループ会社として新宿バルト9や梅田ブルク7など 国内映画館22劇場218スクリーンのシネマコンプレックスを 運営(共同経営含む) 従来の課題 • 担当者のアイデアベースの施策を行っており、数値を根拠とし たマーケティング施策を実行できていない • 担当者間で情報の可視化が出来ていなかったため、傾向把 握などに余計な時間を費やしていた 導入効果 • 属人的な施策から数値を根拠としたデータドリブンマーケティ ングを実現。ターゲットを絞ったキャンペーンやイベントを行うこ とにより、劇場動員数や顧客満足度の向上に貢献 • 地図データと連携し可視化することで、新たな視点でのイン サイトを獲得。緻密なエリアマーケティングを実現 • 現場主導でデータ分析基盤を運用。劇場担当者は共通の データ分析基盤を活用することで情報共有に費やしていた 作業工数を削減 Why Oracle • 検討していたオンプレミスの他社ツールと比較して、導入コス トを大幅に抑えられ、手軽に少人数でスモールスタート可能。 また、データ分析範囲の拡大など柔軟な拡張性を確認 • データ・フロー機能を活用すれば、システム部門を頼らず、 業務部門自ら分析データの準備・加工が可能 • 地図データと連携して可視化することができ、商圏分析など 新たな視点でインサイトの獲得が可能 分析サンプルイメージ 利用サービス • Oracle Analytics Cloud 顧客事例: 株式会社ティ・ジョイ様 https://go.oracle.com/LP=111638 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 114
115. 【導入事例】 株式会社平田タイル様 自由度の高い分析ツールで客観的な市場把握を行うためOracle Cloudを導入 115 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 会社概要 導入背景 ソリューション ◼ 内外装タイル・オリジナルタイル・石材・木質建材・システムキッチン・ ユニットバス・洗面台・トイレ・給湯器などの建築資材の販売および施 工を行う総合企業 ◼ 大阪に本社を置き、創業から100周年を迎える(1919年 創業) ◼ データに基づく開発事業・企画・販売業務の実現 • 昨今の変化の激しいビジネス環境を、より客観的に分析・把握する ことの重要性や課題意識の高まり ◼ 基幹システムから出力される定型レポートをベースにした分析の限界 (柔軟性の欠如) ◼ 基幹システム上の「社内ビックデータ」の有効活用 • 一部のデータから外部データを含めた様々なデータの有効活用 ◼ パフォーマンスやチューニングを気にすることなく、データ量の増大に耐え られる分析基盤の構築 ◼ Oracle Analytics Cloud ◼ Oracle Autonomous Data Warehouse 導入効果 ◼ 顧客の嗜好遷移を決まった項目軸だけではなく直感的な操作で資 材・市場ごとに把握し、経営判断に活用 ◼ Oracle Analytics Cloudに組み込まれた機械学習機能を活用し てトレンド分析を行い、売れ筋商品を容易に把握 ◼ IT部門との調整など属人的なプロセスからの解放 ◼ 膨大なデータでも安定したパフォーマンスが確保され、データ分析範囲 を大幅に拡大 分析イメージ 営業別、地域別売上分析 分析イメージ 四半期別、売上トレンド分析
116. 【導入事例】 株式会社平田タイル様 自由度の高い分析ツールで客観的な市場把握を行うためOracle Cloudを導入 116 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20201207.html 導入事例カタログの入手先 https://go.oracle.com/LP=106189
117. 117 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 【導入事例】 株式会社リージョナルマーケティング様 北海道地域共通ポイントカード「EZOCA(エゾカ)」の利用促進に向けて 新たなデータ分析基盤にOracle Cloudを導入、「新北海道スタイル」にも対応 会社概要 導入背景 ソリューション ◼ 北海道地域共通ポイントカード「EZOCA(エゾカ)」の発行・運営事業を 展開 ◼ 会員数は約190万人、加盟企業は120社700店以上 ◼ サッカーJリーグの北海道コンサドーレ札幌とのコラボカード「コンサドーレ EZOCA」などを発行 ◼ Excelや他社専用ツールを使っていたが、分析パターンや分析可能なデー タ量に限界があり、新たな視点による分析が困難(他社専用ツールの場 合、3年分のデータ量の分析ができない) ◼ システム担当者の負担が多く、また、タイムリーなデータ分析も困難 ◼ 「新北海道スタイル」への対応(北海道コンサドーレ札幌のホームゲーム 来場者に対する3密を回避したポイント付与) ◼ 「EZOCA(エゾカ)」のデータ分析基盤 • Oracle Autonomous Data Warehouse • Oracle Analytics Cloud ◼ 「新北海道スタイル」への対応(北海道コンサドーレ札幌のホームゲーム来 場者に対する非接触型ポイント付与システム) • Oracle Cloud Infrastructure(Computeほか)上に構築 「新北海道スタイル」への対応と加盟店向け会員データ分析サービス 導入効果 ◼ 130～150万件のトランザクションデータをOracle Autonomous Data Warehouseに投入することで、膨大なデータ量や処理性能を気 にすることがなくなり、システム担当者の負担を軽減。また、タイムリーな データ分析が可能に ◼ わずか2週間で非接触型ポイント付与システムを構築。「新北海道スタ イル」に対応しながら、昨年度と変わらないポイント付与率(約12%)を 実現。事業の継続性を保ち、地域ビジネスに貢献 ポイントシステム基盤 加盟店向け会員データ分析サービス 会員行動認知による地域ビジネスへの貢献 「新北海道スタイル」への対応 北海道コンサドーレ札幌のホームゲーム 来場者への非接触型ポイント付与システム ポイントデータ分析基盤 膨大なデータ量に対応 タイムリーなデータ分析
118. 118 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 【導入事例】 株式会社リージョナルマーケティング様 北海道地域共通ポイントカード「EZOCA(エゾカ)」の利用促進に向けて 新たなデータ分析基盤にOracle Cloudを導入、「新北海道スタイル」にも対応 https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20201029.html 導入事例カタログの入手先 https://go.oracle.com/LP=102811
119. 【導入事例】 株式会社日本セレモニー様 データ活用基盤の構築からデータドリブンな経営を目指して 119 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 会社概要 導入背景 利用サービス ◼ フューネラル(葬儀・葬祭)事業やブライダル事業など冠婚葬祭関連 サービスを全国展開 ◼ 本社: 山口県下関市 ◼ 継続的なデータマネジメントの強化 • M&Aや事業領域ごとに分散しているデータの統合 • 高負荷なデータの収集・加工・展開作業からの解放 ◼ データ活用基盤の構築からデータドリブンな経営を目指して • データドリブンな経営判断へ • AIを活用した顧客満足度の向上など ◼ Oracle Analytics Cloud ◼ Oracle Autonomous Data Warehouse Why Oracle Cloud ◼ 事業変化に柔軟に対応できる拡張性(自律型データベース) ◼ データの統合からインサイトの獲得までOne Stop(シングル・ベンダー) で提供 今後は、婚礼や葬儀のデータをはじめ、様々なデータを有効活用して インサイトの獲得、お客様への戦略的なアプローチを実践していきたい 株式会社日本セレモニー 情報システム課 課長 中村 健次 氏 定形ダッシュボード(KPI) 各種分析 データの統合 婚礼 葬儀・葬祭 Other 会員
120. 顧客事例: 株式会社カウネット様 機械学習による顧客分析とデジタル・マーケティングをOracle Cloudで実現 120 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20180614.html システム概要 • 機械学習による顧客分析とOne to Oneマーケティングの連 携 利用サービス • Oracle Analytics Cloud, Oracle Database Cloud Service, Oracle Maxymiser, Oracle Responsys 機械学習(※)を活用した マーケティング・キャンペーンのシナリオ作成 (※) RFM分析、デシル分析、クラスタ分析、アソシエーション分析など 新規顧客の獲得 既存顧客のロイヤリティ向上
121. 株式会社カウネット様 インタビュー記事のご紹介 121 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 売上と効率を同時に実現、カウネットのメールマーケティング戦略 AdverTimes. https://www.advertimes.com/20200630/article317877/
122. 122 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 顧客事例: 小田急電鉄株式会社様 小田急沿線の地域コミュニティ活性化アプリ「KYOUDOKO(キョウドコ)」の利用ログを解析し、 街への愛着を創出する施策を展開 システム概要 • 小田急沿線の地域コミュニティ活性化アプリ 「KYOUDOKO」の分析基盤 利用サービス • Oracle Analytics Cloud, Oracle Database Cloud Service https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20210705.html ローカル・コミュニティをより効果的に活性化させる施策に 繋げるため、「KYOUDOKO」の分析基盤を活用 「KYOUDOKO」上で情報発信する店舗とアプリユー ザーである地域住民のコミュニケーションを多角的に分析 来店誘導や地域住民の更なる満足度向上へ • ファンとなり得る潜在顧客がどの程度存在しているか • 店舗ファンの間で会話されている最近の重要なキーワードは何かなど
123. 約5,000人が利用する販売・顧客分析システム基盤をOCIへ移行し、将来のシステム更改負荷を低減 システム概要 • 「B-NASS+」: 国内外の販売管理と顧客・購買管理の情報に、市場の動向 を組み合わせ、網羅的に分析するための全社システム基盤 • 従来はオンプレミスで稼働し、Oracle Database/Oracle BIEEを利用 従来の課題 • 増大するデータや多様な分析ニーズへの対応 • 処理性能の安定や向上を目指しながら、運用コストを最適化する必要があった • 今後の定期的な大規模更改を無くすため、クラウド化を検討 導入効果 • 高い柔軟性や拡張性を獲得しながら5年間のTCOを最適化 • 従来環境と比べ、トータル運用コストを約2割削減 • 処理性能の安定や向上 • 約90％の夜間バッチ処理が高速化 • 約90％の画面レスポンスが改善 今後の予定 • 分析プラットフォームをOracle Analyticsに集約化 • DXビジョンとして掲げている”Data-Driven”を実現するため、本基盤へのデータ 集約をさらに進め、データ利活用を促進していく方針 システム構成イメージ 利用サービス・製品 • Exadata Database Service • Oracle Analytics Cloud • Compute, Storage, Load Balancer, FastConnect • Oracle Consulting Service 顧客事例: 資生堂/資生堂インタラクティブビューティー様 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/news/announcement/oracle-cloud-infrastructure-powers-shiseido-global-sales-strategy-enhancing-innovation-and-growth-2025-02-03/ 123
124. 株式会社伊藤園様 Press Releaseおよびインタビュー記事のご紹介 124 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 伊藤園、Oracle Cloud Infrastructureでデータドリブンな営 業活動を推進 日本オラクル Press Release https://www.oracle.com/jp/news/announceme nt/itoen-modernizes-data-platform-on-oracle- cloud-infrastructure-2024-05-30/ 全社員が活用するデータ活用の環境を オラクルの「Autonomous Data Warehouse」と「Oracle Analytics Cloud」で刷新 AIによる運用の自動化とデータ活用の 高度化を推進 Powered by 伊藤忠テクノソリューションズ様 https://www.ctc-g.co.jp/report/case- study/itoen/ 全社員が利用するデータ活用基盤をク ラウド化 データドリブンな営業活動を推進 ZDNET Japan https://japan.zdnet.com/extra/oracle_itoen_2 02407/35220747/
125. 日本メクトロン株式会社様 販売管理データ統合基盤による データドリブンな業務オペレーションを オラクルの自律型データベースで実現 日々の進捗やセグメント別取引推移を 誰もが容易にリアルタイムで共有 要件に沿った機能実装のスピード化と ITコストの最適化を内製化で実現 グローバル拠点に分散するデータの集約を 遅延なく一元化、明細確認が可能に 内製化実装による業務ユーザーに寄り添った ユーザーインターフェイスの実現と 細かいアップデートによるシステムの最適化 今回、業務部門主導で統合データ基盤の導入を行いました。OCIの分 かりやすいインターフェイスや「Oracle Autonomous Database」の自 律機能やローコード開発ツールの活用で、弊社の要件に合った統合デー タ基盤を迅速に構築できました。運用をIT部門に依存することなく、部 門主導で内製化を実現し、構築、移行や運用管理の外注コストも削 減しています。新しいデータ基盤を導入することで、移り変わりの激しい 市況環境下でタイムリーな分析対応を提供することができました。また、 OCIは従量制で利用でき、将来的な分析画面の追加やデータ量およ び利用ユーザー数の増加にもコスト増加の懸念がなく、利用コストの最 適化にもつながっています。今回のデータ活用基盤の構築、内製化で蓄 積されたスキルや経験をもとに、新たな要件に合わせた拡張対応や他の システムでのOCIの活用拡大を検討していきたいと思います。 日本メクトロン株式会社 営業本部 営業管理部 部長 加藤 貴史 氏 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 125
126. 世界的な競争力強化に向けてデータドリブンな業務オペレーションをオラクルの自律型データベースで実現 日本メクトロン株式会社 • 電子部品の製造販売。グローバルブランド“Mektec"を展開し、 世界各地の製造拠点、販売拠点から、世界中のお客様にフレキ シブルプリント基板(FPC)を提供 システム概要 • 最新データの一元化と多様な分析・情報共有を可能にする「販 売管理データ統合基盤」 導入効果 • 複数拠点の多種に渡る大量データをOracle Autonomous Data Warehouseを利用して集約作業時間を大幅に短縮し、 日々更新を実施。Oracle Analytics Cloudのダッシュボード機 能を活用し、多彩な表現力を活かした分析と情報の社内共有を 促進 • ローコード開発ツール: Oracle APEXを活用し、最新製品情報 などの反映や現場担当者による引き合いのコメント入力機能を実 装。タイムリーなデータ利活用の実現に向けてデータマネジメントを 効率化し、優良な開発から販売活動の拡大や改善に貢献 • 業務部門による内製化により、継続的な機能実装のスピード化 を実現。また、数千万円と見込まれる外注費やシステム変更に伴 うコストの削減を行いつつ、タイムリーなシステム更新を実現 システム構成イメージ 分析イメージ 利用サービス・製品 • Oracle Autonomous Data Warehouse(ADW) • Oracle APEX(APEX) • Oracle Analytics Cloud(OAC) • Oracle Essbase Plus 顧客事例: 日本メクトロン株式会社様 https://www.oracle.com/jp/news/announcement/oracle-autonomous-database- helps-nippon-mektron-to-build-sales-data-platform-2023-02-27/ Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 126
127. 清水建設様 建設現場での安全関連業務を効率化。協力会 社との連絡・確認・報告等をデジタル化、従業員 の生産性向上と業務データの集約を可能にし、 デジタル・トランスフォーメーション推進 協力会社と迅速連携! 安全管理業務をDX化、生産性を向上! 短期稼働! 確実な顧客要件吸収～短期で実装 さらなる業務効率化へ! データ化した業務の記録を蓄積～活用 削減! データベースの運用負担 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 127
128. お客様事例: 清水建設様 建設現場での安全関連業務を効率化。従業員の生産性向上と業務データの集約を可能に システム構成イメージ 利用サービス・製品 • Oracle Autonomous Data Warehouse(ADW) • Oracle APEX(APEX) • Oracle Analytics Cloud(OAC) • Oracle Consulting Service 128 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/news/announcement/shimizu-adopts-oci-to-digitalize-constructions-field-process-2022-09-26/ システム概要 • 特別安全衛生協議会の関連業務を支援 • 特別安全衛生協議会は、各建設現場において、最大で数百社に及 ぶ協力会社の参加のもと、作業間連絡調整などの情報共有と災害の 未然防止を目的に開催 • これまで、協議会開催招集、出欠確認連絡、実施、報告書の承認・ 保管までの一連の業務はメール、FAXなどで、書類は紙ベースで作 成・保管されており、現場の従業員と協力会社の作業時間の負担と なっていた 導入効果 • 特別安全衛生協議会に関連する従業員の業務と参加協力企業との連 携をより効率的かつプロセスの標準化を図り、1回の協議会開催あたりの 業務時間が大幅に短縮され、従業員の生産性が向上した • APEXでのローコード開発環境で一連のワークフローが1か月で本番稼働。 招集、出欠確認、開催、報告書の承認・保管をスマホ上のクリック操作 で可能に。作業を大幅に減らし、抜け漏れや遅延をなくした。OACによる データの可視化で進捗などを直感的に確認可能に。徐々にOCIのリソー スを拡大することで、設計段階での最終形のサイジング見積もりと機材発 注、設定などの作業を完全にゼロに • ADWの自律機能により、管理や拡張、監視、セキュリティ設定、チューニ ング、バックアップが全て自動化。業務部門で開発・運用を実現 お客様 （管理者） Internet DL 管理 Compute (Virtual machine) お客様 （ユ ザ ） Internet * Analytics Cloud (Enterprise Edition) Autonomous Database (Data Warehouse) お客様用Oracle Cloudテナント （ Tokyo Region) コ ンパート メ ント 仮想ネッ ト ワーク サブネッ ト APEX 外部接続 内部接続
129. 清水建設株式会社様 インタビュー記事のご紹介 129 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 建設現場のデジタル化進める清水建設、成功の鍵は“現場を知り、仲間を探す” TECH+ https://news.mynavi.jp/techplus/article/20230120-2565564/
130. • 販売分析や生産効率および物流効率の向上などを 目的として、全従業員の4分の1にあたる約1,000名 が利用 • 従来のオンプレミス環境は、アプライアンス型DWHと Oracle BIEEで構成。ピーク時に合わせたサイジング のため、余剰リソースが発生していた • ADWの高い基本性能やスマートスキャンを活用する ことで、従来環境と比較して少ないリソースで高いパ フォーマンスを実現 • 運用管理負荷を軽減すると同時に、ADWのオートス ケーリング機能により、柔軟なリソース増減が可能にな り、年額費用を約36％削減 オカムラ様 データ分析基盤をOracle Autonomous Data WarehouseとOracle Analytics Cloudへ移行、BIレスポンスタイムを最大60分 の1に短縮しつつ年額費用を36％削減 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 130
131. データ分析基盤をOracle Autonomous Data WarehouseとOracle Analytics Cloudへ移行 株式会社オカムラ • オフィスや店舗等の設備および家具の設計・製造、物流シ ステム機器の開発など幅広い事業を手がける • 販売分析や生産効率および物流効率の向上などを目的と して、全従業員の4分の1にあたる約1,000名が利用 従来の課題 • 従来のオンプレミス環境は、アプライアンス型DWHとOracle BIEEで構成。ピーク時に合わせたサイジングのため、余剰リ ソースが発生していた 導入効果 • ADWの高い基本性能やスマートスキャンを活用することで、 従来環境と比較して少ないリソースで高いパフォーマンスを 実現(従来環境 32コア→ADW 4コア) • バッチ処理で平均1.5倍に性能が改善、BIレスポンスタイム は最大60分の1に短縮 • 運用管理負荷を軽減すると同時に、ADWのオートスケーリ ング機能により、柔軟なリソース増減が可能になり、年額費 用を約36％削減 システム構成イメージ 利用サービス • Autonomous Data Warehouse, Oracle Analytics Cloud, Oracle Data Integrator 導入パートナー • イデア・コンサルティング株式会社 顧客事例: オカムラ様 https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20210310.html Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 131
132. 顧客事例: オムロン阿蘇株式会社様 生産情報の迅速な集計および生産ラインの見える化を目的にOracle Cloud Infrastructureを導入 132 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20210405.html システム概要 • 同社の生産革新活動の一環として工場内の「生産ラインの 見える化」および経営でのデータ活用推進 利用サービス • Oracle Analytics Cloud, Oracle Autonomous Data Warehouse 従業員の業務効率向上に寄与 • 手作業だった生産データの収集・入力・集計作業の負荷削減 • 異常検知時、リモートで迅速かつ適切な対応手段を協議し、より効果 的な対応を講じることが可能に。また、現場担当者や生産部門の監督 者・管理者の心理的負担の軽減にも寄与 生産ラインの進捗状況をリアルタイムに把握 • 生産した製品の通過を自動カウントするRFIDの仕組みを構築。その データを自動集計し、生産開始時間や生産数などの情報を見える化 • 見える化された画面は工場内モニターのみならず、本社オフィス内の大 画面モニターにも表示され、現場担当者をはじめ、生産部門の監督者 や管理者、経営者も生産ラインの進捗状況をリアルタイムに把握
133. 133 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20180301.html システム概要 • 上下水道事業者向けに水処理施設の運営・管理を行う 「ウォータービジネスクラウド」に蓄積されたデータの利活用 利用サービス • Oracle Analytics Cloud, Oracle Database Cloud Service 蓄積された点検・監視・設備データと天候や降水量など の気象オープンデータとの相関関係を可視化・分析 各種装置・設備の障害に対する予兆検知 原因を柔軟かつ迅速に特定 上下水道の設備管理・監視サービスの付加価値向上 顧客事例: メタウォーター株式会社様 オラクルのクラウド型データ可視化・分析サービスにより、 各種装置・設備の障害に対する予兆検知、原因を柔軟かつ迅速に特定
134. メタウォーター株式会社様 インタビュー記事のご紹介 134 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 老朽化する上下水道、直面する財政難 オラクルのクラウド型アナリティクスツールで水道事業への課題に取り組む ITmedia NEWS SPECIAL https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1808/27/news007.html
135. 顧客事例: SBI損害保険株式会社様 基幹業務を支える情報システムを刷新、オラクルのフルマネージドPaaSに統一し大幅な運用効率化を狙う システム概要 • 自動車保険、がん保険、火災保険等、各種保険データを基にした膨大 なレポートを日々基幹業務で活用 • 旧態化した既存オンプレミス環境では、旧Sybase IQ、SAP BusinessObjects、Crystal Reportsなど、製品、サービス・フレーム ワーク、言語などが多岐にわたり煩雑なため、アーキテクチャの刷新と運用 管理コストの大幅な改善が急務に • 繁忙期の高負荷に柔軟に対応し、高いレベルのセキュリティとコスト・パ フォーマンスを両立するため、エンタープライズ要件に対応した基盤の実現 を検討 採用ポイント • フルマネージドPaaSにも関わらず、他社クラウドサービス(IaaS)と比較して 見積額が約10%低く、また、様々な要件に対しシングル・ベンダー(オラク ル)で対応、統一でき、運用管理コストの大幅な削減が見込まれる • 従来はピーク時に合わせたサイジングのため余剰リソースが発生していたが、 ADWのオートスケーリング機能によりCPUやメモリの自動増減が可能とな り、平常時は月末ピークの 1/3 の従量課金とするなどリソースの最適化 が図れる • これまでユーザー(企画や営業部門)からの依頼の度にシステム部門にて SQLを作成、データ抽出を行い、多くの煩雑な作業が発生していたが、 OCI DIやOACを導入することにより、分かりやすいインターフェイスでユー ザー主導によるデータの取り扱いが可能となり、社内におけるデータ利活 用を推進 システム構成イメージ 利用予定サービス • Oracle Autonomous Data Warehouse(ADW) • Oracle Analytics Cloud(OAC) • OCI Data Integration(OCI DI) • Oracle Cloud Infrastructure(Compute, Object Storage) 導入パートナー • 株式会社 クロスキャット 135 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ・・・など 自動車(契約) 情報系DB 自動車(支払)DB がん基幹DB 団保基幹DB 火災基幹DB 基幹業務を支える 各種データソース群 Oracle Autonomous Data Warehouse OCI Data Integration Oracle Analytics Cloud データ収集・ 連携 データ蓄積 データ閲覧・分析 帳票出力 情報システム
136. 136 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ポイント管理・顧客管理システムのサービス基盤にOracle Cloudを導入 多様化かつ高度化する企業の分析ニーズに対応 【導入事例】 株式会社クレアンスメアード様 会社概要 導入背景 ソリューション ◼ 「長期的な顧客関係構築」と「集客」をサポートし、顧客ロイヤリティを 高めるため、ポイントシステム、ポイントカードを起点とした顧客管理シ ステムの導入・構築 https://www.creansmaerd.co.jp/ ◼ チャネルの増加や成長に伴い、あらゆるデータを統合して分析したい ◼ 施策データと結果データを自由に分析したい ◼ これまで利用していた他社クラウドでは、ストレージのデータ量に制限 があり、お客様のビジネス成長にマッチしない ◼ Oracle Analytics Cloud ◼ Oracle Autonomous Data Warehouse ◼ Oracle Cloud Infrastructure(Compute, Block Storage) Why Oracle Cloud ◼ 直感的な操作性で実現する自由分析(セルフサービスBI) ◼ ストレージのデータ量の制限を気にすることなく、低コストでハイパフォー マンスなクラウド環境(他社クラウドと比較した場合、コスト面で 30%前後改善） お客様のデータ分析のリテラシーが高まる中、より自由度の高い分析 環境が必要となっていました。今回、「Oracle Autonomous Data Warehouse」を導入し、さらにお客様に「Oracle Analytics Cloud」をご利用して頂くことで、お客様が必要なときに必要な分析が 行えるセルフサービスBI環境が整えられ、新たなメリットを提供できるの ではないかと考えています。 株式会社クレアンスメアード 代表取締役社長 菊池 一夫 氏 ユーザー毎の インスタンス POSレジ ECサイト ポイント管理 システム Oracle Analytics Cloud Oracle Autonomous Data Warehouse ユーザー企業 ポイント管理・顧客管理システム
137. 137 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ポイント管理・顧客管理システムのサービス基盤にOracle Cloudを導入 多様化かつ高度化する企業の分析ニーズに対応 【導入事例】 株式会社クレアンスメアード様 https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20200127.html 導入事例カタログの入手先 https://go.oracle.com/LP=88583
138. コロナワクチン接種などの行政政策をEBPMの考えに則り対応 熊本県宇城市様 宇城市は平成の大合併時に5町が合併して現在人口: 57,000人の自 治体である。地形としては東西に長く、海部・山部・町部とあり、人口比 率も様々で、地域特性に応じた政策実施のためにDXを活用している。 職員主導で可視化・分析を実施しており、セルフサービスBIを体現してい る 実施内容 ＜コロナウィルスワクチン接種対応＞ • 地区別の予約率、接種率の情報を週次で可視化、共有して、集団 接種会場の運営継続判断、個別接種の予約枠増減の政策判断に 活用 • 接種計画立案の際、個別接種可否を高齢者のインフルエンザの予 防接種の実績データでシミュレーションを実施し、コロナワクチンのケー スに置き換え運用時も常にツールを使ってモニタリングを実施 ＜医療費の可視化＞ • レセプト、健診情報、被保険者台帳、健康アンケート等のそれぞれ異 なるシステムから集めたデータをOracle Analytics上で集計・結合し、 地域ごと、年代ごとなどの様々な視点から可視化を行っている 可視化内容 ＜コロナウィルスワクチン接種対応＞ ＜医療費の可視化＞ 顧客事例: 熊本県宇城市様 ※ EBPM: Evidence Based Policy Making 地区別の人口ピラミッドの可視化 地域ごとの医療費分析 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 138
139. 139 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 顧客事例: 東京都三鷹市様 EBPM推進を支える新たな取り組み。データ利活用基盤として市民の声を能動的に把握する仕組みを整備 システム概要 • EBPMを積極的に推進するための分析基盤。データ分析から実際の 地域課題の解決に向けて、政策を立案・実行 • 行政への市民の声をより広範に把握するため、Twitterデータを分析 することで市民の反応やニーズを把握、施策検討に活用 導入効果 • 月数万件単位のTweetを取得。これまで自治体に届いていた市民 の声(年間数千件)より広範なデータを収集。データの収集・加工・可 視化までのプロセスを自動化 • ふるさと納税の取組など、各施策に対する市民の反応を能動的に把 握することができ、更なる施策の向上に寄与 • 今後のスマートシティ政策にも活かせる基盤になり得る システム構成イメージ 利用サービス • Oracle Autonomous Data Warehouse • Oracle Analytics Cloud • Oracle Integration Cloud • Oracle Cloud Infrastructure Data Science
140. 東京都三鷹市様 ご講演レポートのご紹介 140 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 三鷹市が進める官民データの利活用とデータ活用基盤 EnterpriseZine https://enterprisezine.jp/article/detail/14460
141. 141 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 顧客事例: 北海道岩見沢市様 除排雪事業の効率化による市民満足度向上を目的としたICTおよびデータの利活用 システム概要 • 障害物のGIS位置情報と除雪車の走行履歴 位置情報をリアルタイムで可視化し、除雪作業の 品質、効率性、安全性の向上を支援 • 走行履歴算出データ(距離・時間)、市民要望、 天候データなどをOracle Analytics Cloudや Graphで分析し、除排雪作業の見える化および 効率化を支援 岩見沢市様からのコメント 特別豪雪地帯の指定を受けている当市では「市民生活の質の向上」と 「地域経済の活性化」の実現に向け、地域特性を活かした持続性の高い 社会環境形成を図るため、データ活用による地域課題解決に向けた取り 組みを進めています。 昨今の異常気象をはじめ、少子高齢化によるオペレータの人材不足等 の課題に対応するため、除排雪に係る作業品質の持続化に向けた取り 組みが必要と考えています。さらに「Oracle Analytics Cloud」での複合 的・多角的な分析や業務オペレーションの効率化を進め、市民満足度の 高い除排雪対策を目指してまいります。 パートナー TIS北海道株式会社 システム構成イメージ 導入効果 • さまざまなデータの横断分析や可視化によりEBPMを推進 • 道路上の障害物位置情報の可視化による作業効率の向上 • 市民要望や注意箇所の可視化による作業品質の持続化 • 熟練作業者の作業軌跡のデータ化による技術・経路等の継承 • 日報、月報の書類整理作業の即時化と負荷軽減 Oracle Cloud Infrastructure(Tokyo Region) VCN 職員 開発 パートナー 携帯端末 (除雪車) Cloud Guard Oracle Analytics Cloud Load Balancer Internet Gateway Private Subnet APサーバ Virtual Machine Oracle Autonomous Data Warehouse Bastion Service Gateway
142. 142 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 顧客事例: 静岡県三島市様 スマートシティ化を見据えたデータ利活用の実施 取組概要 • EBPMや将来的なスマートシティの推進に向けて、データを活用する 取組のパイロット施策として効果測定を実施したかった • 全庁的な取組としてデータ利活用を推進すべく、各部署から職員が 参加するワークショップ型で、Cloud型Analyticsツールを利用 • 2日間のワークショップで、利用方法の習得と実際の各課のデータを利 用した仮説立てを実施 三島市役所デジタル監 広報情報課長 岩崎様からのコメント 当市ではまち全体でデータ利活用を推進すべく、令和元年に「スマート市 役所宣言」を発表し、令和2年には三島市スマートシティ推進協議会を 発足させています。庁内においてもEBPMを積極的に推進していく計画で、 今回、データに対する理解を深めるために、スモールスタートで実施できる Oracle Analytics Cloudを採用しました。 安価で容易に各課へ浸透させることができ、ワークショップでも十分な効 果が得られたことから、今後も各課をはじめ全庁で横断したデータの活用 を期待しています。また、これらの取組を活かし、庁内外でのデータ利活用 の取組を広げ、新たなサービスの創出や都市OS基盤構築の実証実験な ども行っていく計画で活動しています。 システム構成イメージ 導入効果 • 安価に複数の部署が同時にアクセスできる環境を利用できる • ICT専門職員でなくても容易にデータ分析などが利用可能 • 課内でどのようなデータが存在するのかという把握とその中で、「必要な データ」と「存在しないデータ」が明確に把握でき、課題認識を持つこと ができた Oracle Cloud Infrastructure(Tokyo Region) Oracle Analytics Cloud 開発・運用 パートナー (株式会社ジール様) 広報情報課 福祉関係課所 バックオフィス部署 政策実行部署
143. 143 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 顧客事例: 北海道富良野市様 除排雪車両走行データ、業務記録、天候データなどをOracle Autonomous Data Warehouseおよび Oracle Analytics Cloudで分析し、除排雪作業の見える化および効率化を支援 システム概要 • 北海道富良野市が実施する「IoT除排雪効率化実証実 験」におけるデータ分析基盤 利用サービス • Oracle Analytics Cloud, Oracle Autonomous Data Warehouse https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20201223.html 除排雪車両の走行ルートの最適化 • 収集した作業データに市民からのお問い合わせやフィードバック、気象 データなどの関連データを組み合わせて相関的および総合的に分析 • 最適な走行ルートを割り出し、作業時間およびコスト削減へ 除排雪作業の見える化 • 6台の除排雪車両にGPS機能を持つ端末を設置 • IoTを活用して車両の走行データや業務記録をリアルタイムに収集 • それらのデータを地図やグラフで見える化
144. 144 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates EBPM(※) を実現するためデータ分析クラウドを活用 地域社会のニーズに対応する政策企画・立案を強化 【導入事例】 愛知県瀬戸市様 愛知県瀬戸市 導入背景 ソリューション ◼ 愛知県の北東部に位置する市であり、豊かな自然とやきもの文化が息づ き、特産品である「せともの」はやきものの代名詞として日本のみならず世界 の人々に知られている ◼ 令和元年(2019年)に市制施行90周年を迎えた歴史あるまち ◼ 令和2年(2020年)に史上最年少で将棋タイトルを獲得した藤井聡太棋 士の出身地 ◼ 合理的根拠に基づいて地域社会の実際の問題やニーズに有効な政策を 企画立案するEBPMの取り組みを「瀬戸市第6次総合計画」の進行管理 において積極的に推進 ◼ 従来はExcelを使い、データの取りまとめ等を行っていたが、属人的な表記 の揺れが発生しやすく、データの可視化・分析を行うには工数が非常に掛 かる ◼ 事業計画の見直しに有益なKPIの設定や都市像・政策・施策・事業の関 係性の明確化や政策立案、その効果測定に関わる分析を行いやすい仕 組みを検討 ◼ Oracle Autonomous Data Warehouse ◼ Oracle Analytics Desktop ◼ Oracle Consulting Service Why Oracle Cloud ◼ データの可視化画面が分かりやすく、簡単に操作可能 ◼ Excelでデータを集める作業を無くすためのデータベースを簡単構築、長期 的利用を想定したときにも十分に対応できる拡張性 ◼ 高信頼性およびセキュリティ ◼ 回帰や予測、相関等をはじめとした一般的な分析手法から、その他の 様々な手法を搭載 ◼ 機械学習のアルゴリズムである相関分析を利用した都市像・政策・施策・ 事業の関係性を数値化して表現する包括的なソリューションのOracle Consulting Serviceの提案 Oracle Cloudの導入・活用によって、これまでの手作業での分析や 表作成等による可視化、その都度実施していた最新データの更新が 容易にできることが実感でき、その分、課題の洗い出しなどの分析の時 間を捻出できると手応えがありました。本市のEBPMを実現し、市民 サービスの向上に向けて、大きな一歩が踏み出せたと感じています。 愛知県瀬戸市 (※) Evidence Based Policy Making: 証拠に基づく政策立案 https://go.oracle.com/LP=99313
145. 145 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 北海道大学の「博士課程DX教育プログラム: 北海道富良野市のスマートシティ推進支援」において 日本オラクルのクラウド・サービスを活用したワークショップを実施し、富良野市の社会課題解決を支援 「博士課程DX教育プログラム: 北海道富良野市のスマートシティ推進支援」 • 2021年8月30日(月)から6カ月間、計6回実施 • 日本オラクルは、参加学生にコーチング、デジタル技術の活用およびデータ 分析のトレーニングを実施 • 富良野市から提示された2つの課題に対してオラクルのクラウド・サービスを 活用したデータ分析および可視化を通して、施策の提案を行う 富良野市提示の2つの課題 • 「ふらのワイン」販売増を通じた、地域特有産業・農業の維持・発展 • リサイクル率90％の富良野のゴミ分別文化を維持・発展するカーボン・ ニュートラルへの取り組み 導入効果・期待 • 富良野市のスマートシティ推進施策の一環として、ワークショップから導き 出された施策案を参考に実証実験の検討 • これからのデジタル社会を担う人材の育成 採用理由 • ITの専門知識を問わず、誰でも手軽にセキュアな環境でデータ分析可能 利用サービス Oracle Analytics Cloud Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Cloud Infrastructure https://www.oracle.com/jp/news/announcement/hokudai- furano-smartcity-20210811.html 共創事例: 富良野市・北海道大学 富良野市のスマートシティ推進で産官学連携
146. アジェンダ 146 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ① サービス概要 ② セルフサービスBI(Professionalエディション) ③ エンタープライズBI(Enterpriseエディション) ④ 導入事例 ～ 抱えていた課題とそのソリューション事例 ～ ⑤ オラクルのデータ分析基盤 ～ その優位性について ～ ⑥ Oracle Analytics Cloud ～ ライセンス情報 ～ ⑦ Appendix①) 導入事例一覧 Appendix②) 良質なデータ分析を実現するためには ～ Oracle Modern Data Platform ～ Appendix③) リソース情報
147. 良質なデータ分析を実現するためには 良質なデータ分析を実現するためには、BIツールのみならず、質の高いデータを準備することも重要 147 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 意思決定 アクション データソース データ収集・連携 Data Integration レイヤー データ蓄積・加工 Data Store Data Mart レイヤー データ分析 レポーティング Analytics レイヤー BIツールのみではダメ!! 質の高いデータの準備も重要!!
148. 良質なデータ分析を実現するためには ～ Oracle Modern Data Platform ～ オラクルは良質なデータ分析を実現するために、あらゆるレイヤーで最適な機能をOne Stopで提供 148 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 参考) 「データドリブンを実現するためのデジタルトランスフォーメーション」 https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/post/202402ai-oadw
149. 良質なデータ分析を実現するためには ～ Oracle Modern Data Platform ～ オラクルは良質なデータ分析を実現するために、あらゆるレイヤーで最適な機能をOne Stopで提供 149 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Data Integration レイヤー Data Store Data Mart レイヤー Analytics レイヤー 参考) 「データドリブンを実現するためのデジタルトランスフォーメーション」 https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/post/202402ai-oadw
150. 150 Oracle Modern Data Platform - Data Integrationレイヤー Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates １ 2 3 4 5 6 リクエスト処理: API Gateway/Functions モバイルアプリケーションやPCにインストールされたネイティブアプリケーションからのデータを処理します。 REST API経由のリクエストを、API Gatewayで認証しFunctionsでヘッダー情報やパラメータ情報をパースして、ORDS経由でデータベースに POSTしデータを登録します。 参考: OracleによるデータベースAPIの世界のナビゲート １ 2 3 4 5 6 データ変換: Data Integration/Data Transforms(OCI GG) 業務アプリケーションや基幹システムからの大量データを処理します。 接続コネクタを経由してデータソースからデータを抽出、必要であればデータ編集を行いターゲットに対してデータ登録を行います。 また処理はGUI上で作成することができます。 参考: OCI Data Integrationチュートリアル / Data Transformsを使ってみよう データ同期: GoldenGate 業務アプリケーションや基幹システムで利用されているデータとリアルタイム同期します。 Oracleデータベース間でのデータのレプリケート、サポートされる異種データベースへのデータのレプリケート、異種データベース間でのデータのレプリ ケートを行うことができます。 参考: OCI GoldenGateによるBaseDBからADBへのデータ連携 アプリケーション統合: Integration Cloud 多数のアダプタを利用してSaaSアプリケーションおよびオンプレミスアプリケーションから少量データを連携することができます。 また処理はGUI上で作成することができます。 参考: Application Integration チュートリアル データ変換: GoldenGate Stream Analytics/Streaming トランザクションや移動、センサーから発生したデータをリアルタイムで変換などの処理や分析ができます。 WebベースのUIからリアルタイムに発生するデータを処理するデータパイプラインを作成できます。 参考: Oracle GoldenGate Stream Analytics ハンズオン ストリーミング処理: Streaming/Service ConnectorHub 大量のデータ・ストリームをリアルタイムで収集および処理します。 パブリッシュ/サブスクライブ・メッセージング・モデルでデータが連続して生成され処理するユースケースで使用します。 参考: OCI Streaming を動かしてみよう
151. 151 Oracle Modern Data Platform - Data Store/Data Martレイヤー Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 7 8 9 10 11 データ前処理/変換/集計: Data Integration/SQL Code/Other Tools/ Data Transforms(OCI GG) データウェアハウスに蓄積されたデータを分析しやすくするために処理します。 Data IntegrationやSQL Plus、SQL Developerなどで記述したSQL、dbtなどといった他のツールからデータ処理を行います。また業務に合わ せた目的別のデータマートも作成します。 参考: クレデンシャル・ウォレットを利用して接続してみよう 7 8 9 10 11 12 データウェアハウス: Autonomous Data Warehouse 各システムのデータを集約し、分析しやすくなるよう整理されたデータの倉庫です。 分析処理のために最適化・自動化されたクラウド・データベース・サービスです。列形式、パーティショニングなどの設定が初期設定されており、データ ウェアハウスの構築や運用を簡素化し、高いパフォーマンスで利用できます。 参考: Oracle Database編 - Autonomous Database (ADB)を使ってみよう データレイク: Object Storage さまざまなデータソースからのデータを加工せずに、元の形式のまま保管する器です。 Object Storageを利用することで、さまざまなデータをストレージの容量を気にせず低コストで蓄積することが可能です。 参考: オブジェクト・ストレージの概要 / データレイク ビッグデータ処理: Data Flow/Big Data データレイクに蓄積された大量データを処理するために、大規模並列処理を行います。 Data Flowを使うことで、Object Storageとネイティブに接続しデータを処理できます。Big Data ServiceはHadoopのクラスタからOracle SQLを使用してObject Storageのデータを処理できます。 参考: OCI Data Flow ハンズオン(初級編) / Big Data Service, Cloud SQL 概要 データカタログ: Data Catalog 組織内にあるデータ資産の整理された一覧です。 OCI Data Catalogはデータエンジニアがデータ資産を整理し、データガバナンスをサポートするのに役立つサービスです。 メタデータをAutonomous Data Warehouseに同期することで外部表を手動で作成することなく参照できます。 参考: データカタログとは？なぜそれが必要なのか？ セマンティックレイヤー: Analytics Cloud Service ユーザーが一般的なビジネス用語でデータにアクセスできるように整理された抽象化レイヤーです。 ビジネスの構造に従って、分析用のデータを提示できるように設計されています。 Analytics Cloud Serviceではセマンティック・モデラーを使用してセマンティックレイヤーを構築することができます。 参考: データのモデル化 12
152. 152 Oracle Modern Data Platform - Analyticsレイヤー Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 13 14 15 16 17 定型分析/レポーティング: Analytics Cloud Service ある程度決まった形に合わせてデータを可視化またはレポーティングの形式でKPIやモニタリングに必要な指標を出力します。 Analytics Cloud Serviceのダッシュボードおよびレポーティング機能を使用することで定型分析およびレポーティングを行うことができます。 参考: レポートおよびダッシュボードの作成 13 14 15 16 17 18 セルフBI: Analytics Cloud Service エンドユーザー自身による簡単な操作でデータの準備・加工および可視化・分析を行うことができます。 Analytics Cloud Serviceのデータの準備・加工、データの可視化および拡張分析機能を使用することで、エンドユーザー自らデータ分析を行う ことができます。 参考: データのビジュアル化 データサイエンス: Data Science 数学や統計学、機械学習といった科学的な理論を用いてデータ分析や解析を行い、データからの洞察を導き出すことです。 Data Science Serviceが備えるPythonやオープンソースツールを使用して、データサイエンティストがデータ分析およびデータ解析を行うことができ ます。 参考: ノートブック・セッションを使用したモデルの作成およびトレーニング 機械学習: OML AutoML データ分析手法の一つで、自動で学習しデータから予測や判断に必要な情報を導き出す手法です。 OML AutoML ユーザー・インタフェース(UI)を使用することで、専門家以外のユーザーでも機械学習を簡単に利用できます。 参考: ADBの付属ツールで機械学習(予測モデルからデプロイまで) AI: AI/Generative AI 人間の知能や推論ををコンピュータの計算によって行わせることです。 OCIでは会話型チャットボットや画像認識、異常検出といったサービスや、推論モデルのサービスも使用することができます。 参考: Anomaly Detection ハンズオン(初級編) / OCI AI Vision ハンズオン(初級編) / 生成AIサービス グラフ/位置情報: Graph Server and Client グラフ構造を持つデータや地理空間データを管理・使用することが出来ます。 グラフデータベースや空間データベースは、Oracle DatabaseのConverged Databaseに含まれており、個別のデータベースを構築しなくてもグラ フデータや位置情報データを使用することができます。 参考: Oracleプロパティ・グラフ・スタート・ガイド / Oracle Spatial and Graphとは 18
153. アジェンダ 153 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ① サービス概要 ② セルフサービスBI(Professionalエディション) ③ エンタープライズBI(Enterpriseエディション) ④ 導入事例 ～ 抱えていた課題とそのソリューション事例 ～ ⑤ オラクルのデータ分析基盤 ～ その優位性について ～ ⑥ Oracle Analytics Cloud ～ ライセンス情報 ～ ⑦ Appendix①) 導入事例一覧 Appendix②) 良質なデータ分析を実現するためには ～ Oracle Modern Data Platform ～ Appendix③) リソース情報
154. Oracle Analytics Cloud ～ リソース情報 ～ オンライン・マニュアル & チュートリアル 154 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates オンライン・マニュアル https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics- cloud/books.html ※ 最新版は英語版(https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/analytics- cloud/books.html)をご参照ください オンライン・チュートリアル https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics- cloud/tutorials.html ※ チュートリアルは英語となります。必要に応じてブラウザの翻訳機能をご活用ください
155. Oracle Analytics Cloud ～ リソース情報 ～ エンジニア・ブログ from Qiita 155 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates エンジニア・ブログ① https://qiita.com/tyo38 エンジニア・ブログ② https://qiita.com/tni38
156. ～ 定期開催 ～ 無償ハンズオン・トレーニング 【入門編】はじめてみよう!! Oracle Analytics Cloud 156 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates • 『データの集計や分析でExcelを使用しているがもう限界。。』 • 『BIツールを検討中だが、Oracle Analytics Cloudってどうなの??』 • 『操作してみたいが、自分ひとりでやるにはなかなか。。』 そんな皆さまの声にお応えし、Oracle Analytics Cloudの無償ハンズオン・トレー ニングをご用意しました。 当日は、弊社講師のレクチャーを受けながら、Oracle Analytics Cloudの操作 性や機能性をご体感して頂けます。ぜひご参加ください。 【アジェンダ】 ⚫ はじめてみよう!! Oracle Analytics Cloudハンズオン・トレーニング ⚫ データ活用事例等のご紹介 【開催日時】 以下ブログをご参照ください 「Oracle Cloud Infrastructure(OCI)：セミ ナー情報」 https://blogs.oracle.com/oracle4engin eer/post/oci-seminar 【開催方法】 Zoomを活用したオンライン形式
157. Oracle Analytics Cloud ～ リソース情報 ～ 無償トライアル 157 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 参考) 「OCI Cloud Free Tierのよくある質問と回答」 https://www.oracle.com/jp/cloud/free/faq.html ⚫ Oracle Cloudアカウントにサインアップ後、”30日間”また は”300ドルの無償クレジット付与”による無償トライアルの 提供 ⚫ 無償トライアル期間は、”30日間が経過するまで”また は”300ドルの無償クレジットが消費されるまで”のいずれか 早い方 Oracle Analytics Cloudの無償トライアル “30日間”または“300ドルの無償クレジット”を提供 https://www.oracle.com/jp/cloud/free/
158. 私たちのミッションは、 人々が新たな方法でデータを理解し、 本質を見極め、無限の可能性を解き放てるよう 支援していくことです。